我嘗試了幾種方法來清理NaNDataFrame 中包含特定系列的行，結果發現每個NaN條目都是'NaN'字符串，而不是空值。在我的具體示例中，每一行代表一個國家，因此我想'GDP per Capita'從 DataFrame的列中刪除所有沒有 GDP 值的國家。我嘗試過的一些事情（失敗了）：df_noGDP = df
df_noGDP.dropna(axis=0, subset=['GDP per Capita'])和df_noGDP = df.loc[df['GDP per Capita'] != np.nan]當我打電話時df_noGDP，我看到沒有NaN刪除任何值。我想我要么在某處犯了一個愚蠢的語法錯誤，要么我需要轉換我的數據類型。
2 回答
冉冉說
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做：
df_noGDP=df_noGDP.replace('NaN',np.nan)或者：
df_noGDP.replace('NaN','np.nan,inplace=1)然后你的東西會按預期工作。
慕娘9325324
TA貢獻1783條經驗 獲得超4個贊
首先將您的字符串轉換為NaN值：
df = df.replace('NaN', np.nan)
然后分配回或指定您的方法就地：
df = df.dropna(subset=['GDP per Capita']) # not in place version
df.dropna(subset=['GDP per Capita'], inplace=True) # in place version
或者，使用locwith notnull，因為NaN != NaN 按設計：
df = df.loc[df['GDP per Capita'].notnull()]
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