python - 从 Pandas 的数据框中删除无限值？

Question

如何在不重置 的情况下从 DataFrame 中删除 nan、inf 和 -inf 值>mode.use_inf_as_null?

我可以告诉 dropna 在其缺失值的定义中包含 inf 以便以下工作吗？

df.dropna(subset=["col1", "col2"], how="all")

Answer 1

第一个 replace()带有 NaN 的 infs:

df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan, inplace=True)

然后通过 dropna() 删除 NaN :

df.dropna(subset=["col1", "col2"], how="all", inplace=True)

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例如:

>>> df = pd.DataFrame({"col1": [1, np.inf, -np.inf], "col2": [2, 3, np.nan]})
>>> df
   col1  col2
0   1.0   2.0
1   inf   3.0
2  -inf   NaN

>>> df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan, inplace=True)
>>> df
   col1  col2
0   1.0   2.0
1   NaN   3.0
2   NaN   NaN

>>> df.dropna(subset=["col1", "col2"], how="all", inplace=True)
>>> df
   col1  col2
0   1.0   2.0
1   NaN   3.0

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同样的方法也适用于Series。