根据缺少值的“Amount.Requested”列删除数据框中的整行答案

【问题标题】：Drop the entire row in the dataframe based on column 'Amount.Requested' having missing values根据缺少值的“Amount.Requested”列删除数据框中的整行
【发布时间】：2021-08-13 06:15:10
【问题描述】：

考虑如果我有一个列 Amount.Requested 并且它有一些缺失值，所以现在基于来自 Amount.Requested 的那些缺失值我想删除整行，因为如果列 Amount.Requested 有缺失值那么那里为我的示例代码保留该客户端的数据是没有意义的。

【问题讨论】：

当你说缺失值时，那些是空值还是空格？另外，Amount.Requested 是整数、浮点数还是字符串？请提供有关数据样本外观以及您希望看到的预期输出的更多信息。
当我使用 ->raw_data.value_counts(['Amount.Requested']) 它给出'int'，但是当我使用 ->raw_data.dtypes 它返回'Object'，这又是一个混乱
这有帮助吗？ df = df.loc[df['Amount.Requested'] > 0]
当我检查原始 csv 文件时，它有 ' . ' 在缺少麻木的地方。那么这里实际发生了什么？，如果我强制错误，它将转换那些 ' . ' 为空值，所以现在我必须从列中删除空值以及与这些空值关联的行。
如果您有空值，那么要单独删除带有空值的行，请尝试df = df.loc[~df['Amount.Requested'].isna()]

标签： python python-3.x pandas machine-learning

【解决方案1】：

如果你有空值，那么单独删除带有空值的行尝试

df = df.loc[~df['Amount.Requested'].isna()] 

or

df = df.loc[df['Amount.Requested'] > 0]

【讨论】：