pandas 从数据框中删除每个字段具有非空值的行 (Python 3.4/IPython)
pandas Remove rows with non-blank values per a field from a dataframe (Python 3.4/IPython)
我正在尝试从现有数据框 (ascomb) 创建一个新数据框 (ascombnoa)，其中特定列 (Discipline) 的值为空白。我假设这是一个字符串字段，因为其他值是 "Math" 和 "Reading."
之类的词
我试过这个：
ascombnoa = ascomb[ascomb.Discipline] == ""
它返回了这个：
ValueError：无法使用包含 NA / NaN 值的向量进行索引
如有任何反馈，我们将不胜感激。
谢谢！
你很接近，试试这个：
ascombnoa = ascomb[ascomb.Discipline == ""]
根据 OP 更新，blank 字段实际上是 NaN，您可以使用 isnull 方法来自 pandas，像这样：
ascombnoa = ascomb[pd.isnull(ascomb.Discipline)]
这与aus_lacy假设的答案相同:)
我想你要找的是这样的：
ascombna = ascomb[pandas.isnull(ascomb['Discipline'])]
我正在尝试从现有数据框 (ascomb) 创建一个新数据框 (ascombnoa)，其中特定列 (Discipline) 的值为空白。我假设这是一个字符串字段，因为其他值是 "Math" 和 "Reading."
之类的词我试过这个：
ascombnoa = ascomb[ascomb.Discipline] == ""
它返回了这个： ValueError：无法使用包含 NA / NaN 值的向量进行索引
如有任何反馈，我们将不胜感激。
谢谢！
你很接近，试试这个：
ascombnoa = ascomb[ascomb.Discipline == ""]
根据 OP 更新，blank 字段实际上是 NaN，您可以使用 isnull 方法来自 pandas，像这样：
ascombnoa = ascomb[pd.isnull(ascomb.Discipline)]
这与aus_lacy假设的答案相同:)
我想你要找的是这样的：
ascombna = ascomb[pandas.isnull(ascomb['Discipline'])]