python - 删除包含 NaN、NaTs 和 nans 的任何列的行

Question

目前我有如下数据:

df_all.head()
Out[2]: 
   Unnamed: 0 Symbol       Date      Close       Weight
0        4061      A 2016-01-13  36.515889   (0.000002)
1        4062     AA 2016-01-14  36.351784    0.000112 
2        4063    AAC 2016-01-15  36.351784   (0.000004)
3        4064    AAL 2016-01-19  36.590483    0.000006 
4        4065   AAMC 2016-01-20  35.934062    0.000002 

df_all.tail()
Out[3]: 
         Unnamed: 0 Symbol Date  Close Weight
1252498    26950320    nan  NaT   9.84    NaN
1252499    26950321    nan  NaT  10.26    NaN
1252500    26950322    nan  NaT   9.99    NaN
1252501    26950323    nan  NaT   9.11    NaN
1252502    26950324    nan  NaT   9.18    NaN

df_all.dtypes
Out[4]: 
Unnamed: 0             int64
Symbol                object
Date          datetime64[ns]
Close                float64
Weight                object
dtype: object

可以看出，我在 nan 的符号中获取值，在 Nat 中获取日期，在 NaN 中获取权重。

我的目标:我想删除任何包含 nan、Nat 或 NaN 的列的行，并得到一个新的 df_clean 作为结果

我似乎无法应用适当的过滤器？我不确定是否必须先转换数据类型(尽管我也试过了)

Answer 1

你可以使用

df_all.replace({'nan': None})[~pd.isnull(df_all).any(axis=1)]

这是因为 isnull 将 NaN 和 NaT 都识别为“空”值。