基于值比较从数据框中删除行时出错

Question

我在数据框列中有以下唯一值。['1473' '1093' '1346' '1324' 'NA' '1129' '58' '847' '54' '831' '816']我想删除'NA'此列中的行。testData = testData[testData.BsmtUnfSF != "NA"]并得到错误TypeError: invalid type comparison然后我试过了testData = testData[testData.BsmtUnfSF != np.NAN]它不会给出任何错误，但不会删除行。如何解决这个问题？

Answer 1

假设您的数据帧：

>>> df

    col1

0   1473

1   1093

2   1346

3   1324

4    NaN

5   1129

6     58

7    847

8     54

9    831

10   816

您有多种解决方案：

>>> df[pd.notnull(df['col1'])]

    col1

0   1473

1   1093

2   1346

3   1324

5   1129

6     58

7    847

8     54

9    831

10   816

>>> df[df.col1.notnull()]

#  df[df['col1'].notnull()]

    col1

0   1473

1   1093

2   1346

3   1324

5   1129

6     58

7    847

8     54

9    831

10   816

>>> df.dropna(subset=['col1'])

    col1

0   1473

1   1093

2   1346

3   1324

5   1129

6     58

7    847

8     54

9    831

10   816

>>> df.dropna()

    col1

0   1473

1   1093

2   1346

3   1324

5   1129

6     58

7    847

8     54

9    831

10   816

>>> df[~df.col1.isnull()]

    col1

0   1473

1   1093

2   1346

3   1324

5   1129

6     58

7    847

8     54

9    831

10   816

Answer 2

你可以使用dropna

testData = testData.dropna(subsets = 'BsmtUnfSF']

Answer 3

这是您如何做到的。只需更改column您想要的列名。

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.DataFrame({"column": [1,2,3,np.nan,6]})

df = df[np.isfinite(df['column'])]