熊猫dropna无法正常工作

Question

我有一个数据框，并在其上成功使用了dropna（），如下所示：

proc_train.isnull().any()

id                                  False
perc_premium_paid_by_cash_credit    False
age_in_days                         False
Income                              False
Count_3-6_months_late               False
Count_6-12_months_late              False
Count_more_than_12_months_late      False
application_underwriting_score      False
no_of_premiums_paid                 False
premium                             False
renewal                             False
sourcing_channel_B                  False
sourcing_channel_C                  False
sourcing_channel_D                  False
sourcing_channel_E                  False
Urban/Rural                         False
prem_to_inc_ratio                   False
late36_612                          False
late36_12more                       False
late612_12more                      False
perc_times_prem                     False

然后我尝试选择要用作输入变量的数据：

X_train = proc_train.loc[:, proc_train.columns != 'renewal']
X_train = X.loc[:, X.columns != 'id']

但是它随后将所有空值都返回：

X_train.isnull().any()

perc_premium_paid_by_cash_credit    False
age_in_days                         False
Income                              False
Count_3-6_months_late                True
Count_6-12_months_late               True
Count_more_than_12_months_late       True
application_underwriting_score       True
no_of_premiums_paid                 False
premium                             False
sourcing_channel_B                  False
sourcing_channel_C                  False
sourcing_channel_D                  False
sourcing_channel_E                  False
Urban/Rural                         False
prem_to_inc_ratio                   False
late36_612                           True
late36_12more                        True
late612_12more                       True
perc_times_prem                     False

为什么会发生这种情况，哪种更好的方式运行它？

Answer 1

本节：

X_train = X.loc[:, X.columns != 'id']

应该是

X_train = X_train.loc[:, X_train.columns != 'id']

为isnull（）。any（）产生与以前相同的全假结果。