Python 熊猫删除df中带有nan的行

我有一个包含nan的df

我试图移除df中的所有nan行

但在上述代码之后，df仍然包含列“A”的那些nan值。“A”的数据类型是对象

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我想知道如何修理它。问题是我需要定义多个条件来过滤df，df['A']，notnull就是其中之一。不知道为什么它不起作用。

请提供一个可复制的示例。因此，这项工作：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([[np.nan], [np.nan], [2017], [2018]], columns=['A'])
df = df[df['A'].notnull()]

df2 = pd.DataFrame([['nan'], ['nan'], [2017], [2018]], columns=['A'])
df2 = df2.replace('nan', np.nan)
df2 = df2[df2['A'].notnull()]

# output [df or df2]
# A
# 2017.0 
# 2018.0 

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你累了吗？你确定那些是空值而不是字符串或对象吗。我猜不会，因为您的数值是整数，而不是浮点数，nan是浮点数。@a.Kot数据类型是a的对象

df = df.loc[df['A'].notnull()]

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame([[np.nan], [np.nan], [2017], [2018]], columns=['A'])
df = df[df['A'].notnull()]

df2 = pd.DataFrame([['nan'], ['nan'], [2017], [2018]], columns=['A'])
df2 = df2.replace('nan', np.nan)
df2 = df2[df2['A'].notnull()]

# output [df or df2]
# A
# 2017.0 
# 2018.0