错误：无法从 DataFrame 中删除无限值

Question

这是我的数据框df:

col1       col2
-0.441406  2.523047
-0.321105  1.555589 
-0.412857  2.223047
-0.356610  2.513048

当我检查df 时，我看到有一些无限值。

np.any(np.isnan(df))
np.all(np.isfinite(df))

False 
True

NaN 和无穷大有什么区别？另外，如何在np.all(np.isfinite(X)) 中删除所有无限值以获取 True？

这是我尝试过的：

df = df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna(how="all")

但infinite 的检查仍然给我 True。

此外，.apply(lambda s: s[np.isfinite(s)].dropna()).count() 给我的所有列的行数与简单的df.shape 相同，这表明缺少无限值。但在这种情况下，为什么np.all(np.isfinite(df)) 返回 True？

Answer 1

您的问题类似于dropping infinite values from dataframes in pandas?， 你试过了吗：

df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna(subset=["col1", "col2"], how="all")

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np.nan 不被视为finite，您可以将np.nan 替换为任何有限的number，例如该代码：

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import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(columns=list('ABC'))
df.loc[0] = [1,np.inf,-np.inf]
print df

print np.all(np.isfinite(df))

df_nan = df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna(subset=df.columns, how="all")
print df_nan

print np.all(np.isfinite(df_nan))

df_0 = df.replace([np.inf, -np.inf], 0).dropna(subset=df.columns, how="all")
print df_0

print np.all(np.isfinite(df_0))

结果：

     A    B    C
0  1.0  inf -inf
False
     A   B   C
0  1.0 NaN NaN
False
     A    B    C
0  1.0  0.0  0.0
True