行过滤，以便我们只保留有限的条目

Question

我发现 this recipe 在我的数据框中保留有限的条目。

公式为：

df[df == np.Inf] = np.NaN
df.dropna()

但是，当我尝试时：

In: df[df == np.Inf] = np.NaN

## -- End pasted text --
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-88eed8630e79> in <module>()
----> 1 df[df == np.Inf] = np.NaN

/Users/josh/anaconda/envs/py27/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc in __setitem__(self, key, value)

/Users/josh/anaconda/envs/py27/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc in _setitem_frame(self, key, value)

TypeError: Cannot do boolean setting on mixed-type frame

有没有更好的方法来过滤行，以便我们只在特定列中保留有限个条目？

Answer 1

按照here 的建议，您可以使用mode.use_inf_as_null：

In [14]: df = DataFrame({'a': randint(3,size=10)})

In [15]: df['b'] = tm.choice([2,3,nan,inf,-inf], size=len(df))

In [16]: df
Out[16]:
   a       b
0  1     inf
1  2    -inf
2  0  3.0000
3  1    -inf
4  2     NaN
5  1  3.0000
6  1     inf
7  0  2.0000
8  2    -inf
9  2     inf

In [17]: with pd.option_context('mode.use_inf_as_null', True):
   ....:     res = df.dropna()
   ....:

In [18]: res
Out[18]:
   a  b
2  0  3
5  1  3
7  0  2

Answer 2

使用np.isinf()

x = pandas.DataFrame([
    [1, 2, np.inf],
    [4, np.inf, 5],
    [6, 7, 8]
])
x[np.isinf(x)] = np.nan
print(x)

   0   1   2
0  1   2 NaN
1  4 NaN   5
2  6   7   8

那么x.dropna() 给了我：

   0  1  2
2  6  7  8

要仅查看列的子集，请使用 subset kwarg（始终获取列表）：

x.dropna(subset=[1])
   0   1   2
0  1   2 NaN
2  6   7   8

您也可以听取 DSM 的建议，直接索引数据框： x[~np.isinf(x).any(axis=1)]