Python 为什么我不能使用np.isnan来过滤数据帧？_Python_Pandas

Python 为什么我不能使用np.isnan来过滤数据帧？

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Python 为什么我不能使用np.isnan来过滤数据帧？,python,pandas,Python,Pandas,我有一些数据帧，其中包含很多nan 我想通过第一个数据帧制作一个掩码，然后只保留那些在第一个数据帧中不包含np.nan的列让我举一个例子： In [69]: df = pd.DataFrame(np.reshape(range(25), (5,5))) In [70]: df Out[70]: 0 1 2 3 4 0 0 1 2 3 4 1 5 6 7 8 9 2 10 11 12 13 14 3 15 16

我有一些数据帧，其中包含很多nan

我想通过第一个数据帧制作一个掩码，然后只保留那些在第一个数据帧中不包含np.nan的列

让我举一个例子：

In [69]: df = pd.DataFrame(np.reshape(range(25), (5,5)))

In [70]: df
Out[70]: 
    0   1   2   3   4
0   0   1   2   3   4
1   5   6   7   8   9
2  10  11  12  13  14
3  15  16  17  18  19
4  20  21  22  23  24

In [71]: df[5] = np.nan

In [72]: df
Out[72]: 
    0   1   2   3   4   5
0   0   1   2   3   4 NaN
1   5   6   7   8   9 NaN
2  10  11  12  13  14 NaN
3  15  16  17  18  19 NaN
4  20  21  22  23  24 NaN
### the following is the mask
In [73]: np.isnan(df)
Out[73]: 
       0      1      2      3      4     5
0  False  False  False  False  False  True
1  False  False  False  False  False  True
2  False  False  False  False  False  True
3  False  False  False  False  False  True
4  False  False  False  False  False  True

In [74]: df[~np.isnan(df)]
Out[74]: 
    0   1   2   3   4   5
0   0   1   2   3   4 NaN
1   5   6   7   8   9 NaN
2  10  11  12  13  14 NaN
3  15  16  17  18  19 NaN
4  20  21  22  23  24 NaN

您可以看到，我使用np.isnan创建了一个掩码。然后使用

df[mask]

进行过滤

但它看起来失败了，输出仍然包含第5列。有什么我用错了吗？

编辑：

如果不使用下面的任何解决方案，则表示没有缺失值，只有字符串

nan

s和非

np.nan

因此，可能的解决方案是替换它们：

df = df.replace('nan', np.nan)

您可以使用它，但不能按它过滤，需要为测试ig添加序列或1d掩码每行没有缺少值（也为反转掩码添加了

）

因此，对于没有

NaN

s的筛选器行，请使用：

df[~np.isnan(df).all(axis=1)]

顺便说一句，在pandas中更简单-删除每行至少有一个NaN的所有行：

df = df.dropna()

如果需要使用至少一个

NaN

筛选行：

df[np.isnan(df).any(axis=1)]

编辑：