保持NaN值并丢弃非缺失值

Question

我有一个DataFrame,我希望在特定变量具有NaN值时保留行并删除非缺失值.

例:

    ticker  opinion  x1       x2  
    aapl    GC       100      70  
    msft    NaN      50       40  
    goog    GC       40       60  
    wmt     GC       45       15  
    abm     NaN      80       90  

在上面的DataFrame中,我想删除所有意见都没有丢失的观察结果(所以,我想删除行,其中的行为是aapl,goog和wmt).

熊猫中有什么东西与之相反.dropna()吗？

Answer 1

pandas.isnull在列上使用以查找缺失值并使用结果索引.

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'ticker': ['aapl', 'msft', 'goog'],
                     'opinion': ['GC', nan, 'GC'],
                     'x1': [100, 50, 40]})

data = data[pd.isnull(data['opinion'])]