我有一個資料框（表示為“df”），其中列中缺少一些值（表示為“col1”）。
我應用了一個 set 函式來查找列中的唯一值：
print(set(df['col1']))
Output:
{0.0, 1.0, 2.0, 3.0, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan}
我正在嘗試從我嘗試過的資料框中洗掉這些“南”行：
df['col1'] = df['col1'].dropna()
但是，列行保持不變。
我認為上述集合中重復的“nan”值可能不是正常行為。
有關如何洗掉這些值的任何建議？
uj5u.com熱心網友回復：
我認為您正在做的是從 DataFrame 中取出一列，從中洗掉所有 NaN，然后??再次將該列添加到同一個 DataFrame 中 - 索引中的任何缺失值將再次由 NaN 填充。
您想從整個 DataFrame 中洗掉該行嗎？如果是，請嘗試df.dropna(subset=["col1"])
uj5u.com熱心網友回復：
Marko Kn?bl 解釋得很好，問題是您將丟棄的系列分配回來，您也可以嘗試
df = df[df['col1'].notna()]
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