我試圖洗掉其中缺少值 (0) 的行，但它沒有用。當我提取到一個 excel 檔案時，它仍然在我的變數 GTCBSA 中顯示很多值為 0 的行。我寫錯了我的drop函式嗎？
for i in range(2004,2007):
url = f"https://api.census.gov/data/{i}/cps/basic/jun?get=GTCBSA,PEFNTVTY"
a = pd.read_json(url)
a = pd.DataFrame(a.iloc[1:,]).set_axis(a.iloc[0,], axis="columns", inplace=False)
a.dropna(subset = ["GTCBSA"])
a
uj5u.com熱心網友回復：
如果這些值實際上像 (Nan) 一樣缺失，那么您正在使用的內容只會給您結果。如果值為 0，則不是。
根據上面的答案，檢查該值是否等于零也不適合您。我唯一能想到的是這些值可能是字串。
我認為你應該嘗試這樣的事情：
df = df[~(df['GTCBSA'] == '0')]
uj5u.com熱心網友回復：
您可以使用
df = df[df['GTCBSA'].ne(0)]
# or
df = df[~df['GTCBSA'].eq(0)]
由于您的列型別是物件，正如我在評論中所說，您可以使用
df = df[df['GTCBSA'].ne('0')]
# or
df = df[df['GTCBSA'].astype(int).ne(0)]
另外，我建議您在我的第二條評論中檢查列型別...
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