Python 过滤数据帧并避免nan

好的，我有这个数据框

import pandas
dfp=pandas.DataFrame([5,10,1,7,13,4,5,7,8,10,11,3])

我想用值大于5的行创建第二个数据帧，因此：

dfp2=dfp[dfp>5]

我的问题是我得到了这个结果：

    0
0   NaN
1   10
2   NaN
3   7
4   13
5   NaN
6   NaN
7   7
8   8
9   10
10  11
11  NaN

我想要的是另一个结果：

    0
0   10
1   7
2   13
3   7
4   8
5   10
6   11

我的代码有什么问题

---

非常感谢

您正在使用从比较中生成的掩码，因此在

为False时

将返回

NaN

，以消除这些调用：

这里的面具：

In [33]:
dfp > 5

Out[33]:
        0
0   False
1    True
2   False
3    True
4    True
5   False
6   False
7    True
8    True
9    True
10   True
11  False

---

好的，非常感谢！！我现在的问题是，我的数据帧中有几列，当我执行此操作时，df3=df2[df2.country=='BE'].dropna（）不会删除na行。我该怎么处理呢？谢谢！！我的意思是索引不会重新启动索引引用原始df，因为它是一个视图，您可以重置它：

dfp[dfp>5].dropna（）.reset_index（drop=True）

In [33]:
dfp > 5

Out[33]:
        0
0   False
1    True
2   False
3    True
4    True
5   False
6   False
7    True
8    True
9    True
10   True
11  False