删除 Pandas DataFrame 特定列中缺失值的行
在数据分析中，经常需要处理缺失值。一项常见任务是删除特定列中缺少值的行。例如，考虑以下 DataFrame：
STK_ID EPS cash STK_ID RPT_Date 601166 20111231 601166 NaN NaN 600036 20111231 600036 NaN 12 600016 20111231 600016 4.3 NaN 601009 20111231 601009 NaN NaN 601939 20111231 601939 2.5 NaN 000001 20111231 000001 NaN NaN
要获取仅包含“EPS”列不为空的行的 DataFrame，我们可以使用以下方法：
df = df[df['EPS'].notna()]
此表达式选择“EPS”列不为空的所有行，并将结果分配给新的 DataFrame df。结果如下：
STK_ID EPS cash STK_ID RPT_Date 600016 20111231 600016 4.3 NaN 601939 20111231 601939 2.5 NaN
通过使用 notna() 方法，我们可以有效过滤掉指定列中的缺失值，并创建一个仅包含感兴趣的行的 DataFrame。
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