Python 如何根据另一列的特定值从一列中删除NaN

无法确定如何根据另一列特定值从特定列中删除NaN值。 数据帧的一部分（

df

）：

我需要从

vol.

中删除nan值，但仅当

组中的相应值为1时

我试过：

df.loc[df['group'] == 1,'vol.'].dropna(inplace=True)

但是
df
仍然具有所有值，因为dropna无效。
您可以更改逻辑-使用
nan
s在以下位置选择不带
1
的所有值：

使用以下命令：

df = df.loc[df['group'] == 1,'vol.']
df.dropna(inplace=True)

虽然这段代码可以为这个问题提供一个解决方案，但最好添加上下文来说明它为什么/如何工作。这可以帮助未来的用户学习，并将这些知识应用到他们自己的代码中。在解释代码时，用户可能会以投票的形式向您提供正面反馈。
#if necessary convert strings nan to missing values `NaN`s
df['vol.'] = df['vol.'].replace('nan', np.nan)


df = df[(df['group'] != 1) | df['vol.'].notna()]
print (df)
            vol.  group
1186  10,448,898      1
1187         NaN      0
1188  35,047,520      1
8329     130,703      0
8330     241,489      1
8333     101,142      0

df = df.loc[df['group'] == 1,'vol.']
df.dropna(inplace=True)