Pandas 删除熊猫中的数据

Pandas 删除熊猫中的数据,pandas,Pandas,如果我的问题很简单,请原谅我,但我对编程游戏非常陌生。如何在不影响列间距的情况下删除数据集中以“否”值开头的所有数据 20140331 220452 -32.0 -32.0 -32.0 -32.0 -32.0 -32.0 -32.0 -32.0 -32.0 -32.0 -32.0 20140331 221051 -32.0 -32.0 -32.0 -32.0 -32.0 -32.0 1.0 1.5 -32

如果我的问题很简单,请原谅我,但我对编程游戏非常陌生。如何在不影响列间距的情况下删除数据集中以“否”值开头的所有数据

20140331 220452    -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0
20140331 221051    -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0     1.0     1.5   -32.0   -24.6     1.5
20140331 221651    -32.0   -32.0    -0.5   -32.0     6.0     0.0     9.0     7.0     6.5    -7.6     9.0
20140331 222252    -32.0   -32.0    -4.0   -32.0     1.5     2.0     8.5     8.0     1.5    -8.7     8.5
20140331 222852    -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0
20140331 223451      0.5     1.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -24.7     1.0
20140331 224052      9.5   -32.0   -32.0     9.0     9.5   -32.0     8.0     9.0     9.5    -4.6     9.5
20140331 224652    -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0
20140331 225252    -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0
20140331 225852    -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0
20140331 230452    -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0
20140331 231051    -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0
20140331 231652    -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0
20140331 232252    -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0
20140331 232852    -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0
20140331 233451    -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0
20140331 234052    -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0
20140331 234652      2.5     2.0   -32.0     2.5   -32.0   -32.0     2.5     2.0   -32.0   -12.9     2.5
20140331 235252    -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0
20140331 235853    -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0   -32.0

使用数组掩码选择所需数据,然后使用numpy的NaN进行分配。假设这些是浮动

df[df < 0] = np.nan
df[df<0]=np.nan

很抱歉,您想用
nan
替换负值?您只需执行
df[df]即可发布所需的输出