Python pandas：基于NaN的切片数据帧

我有以下数据帧

df

prod_id prod_ref
10      ef3920
12      bovjhd
NaN     lkbljb
NaN     jknnkn
30      kbknkn

我正在尝试以下方法：

df[df['prod_id'] != np.nan]

但我得到了完全相同的数据帧

我想展示

prod_id prod_ref
10      ef3920
12      bovjhd
30      kbknkn

我做错了什么？

使用函数或反转：

另一种解决方案是，但需要指定检查列

NaN

：

print (df.dropna(subset=['prod_id']))
   prod_id prod_ref
0     10.0   ef3920
1     12.0   bovjhd
4     30.0   kbknkn

---

如果其他列中的值不是

NaN

值，请使用。

问题在于

np.NaN！=np.nan

为

True

（或者，

np.nan==np.nan

为

False

）。Pandas提供了

.dropna（）

方法来执行您想要的操作：

df.dropna()

输出：

prod\u id prod\u ref
0 10.0 ef3920
1 12.0 bovjhd
430.0kbKNKNK

默认情况下，

.dropna（）

将删除任何列中包含

NaN

的行。可以通过两种方式调整此行为：

• 使用

  subset

  参数只检查一些列，然后
• 使用

  how='all'

  ，要求行在所有列中（如果您正在使用

  子集中）包含
  NaN
  ——默认值为
  how='any'

---

你可以查看。

@gabra-谢谢你的编辑，不幸的是我也编辑了答案，所以社区拒绝了它谢谢你，特别是解释

np.nan！=np.nan

和

np.nan==np.nan

。

df.dropna()