忽略数据帧中的NaN

我想在数据框的一列中找到缺少值的唯一元素。我试过这个：df[Column_name].unique()，但它返回nan作为其中一个元素。我能做些什么来忽略缺失的值。 dataframe看起来像这样。 click here 忽略数据帧中的NaN

来源

2017-06-21 Mihir Shanvir

什么是您的输入数据帧是什么样子？ –

@ScottBoston我在问题中添加了数据框的快照。 –

快照中的输入数据帧没有任何缺失值 –

在您致电.unique()之前，请致电.dropna()。工作示例：

import pandas as pd 
import numpy as np 
df = pd.DataFrame({'col1': np.random.randint(0, 10, 12)}) 
df.loc[2] = np.nan 
df.loc[5] = np.nan 
df['col1'].unique() 
### output: array([ 4., 0., nan, 8., 1., 3., 2., 6.]) 
df['col1'].dropna().unique() 
### output: array([ 4., 0., 8., 1., 3., 2., 6.])

来源

2017-06-21 16:51:08

谢谢！它有帮助。 –

不客气，@MihirShanvir，祝你好运！ –

忽略数据帧中的NaN

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