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。

示例：

    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，我想删除所有不缺少意见的观察结果（因此，我想删除行标题为aapl，goog和wmt的行）。

pandas中有什么与.dropna()相反吗？

Answer 1

在列上使用pandas.isnull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'])]