我有任何空值删除所有行没问题，但我只希望某些行下跌与空值以防止他人 例如： index city lo hi
0 Chicago nan 75
1 Boston nan nan
2 New York 54 89
3 Miami nan nan
4 Seattle 49 nan
请记住，我已经不仅仅是5.因此，更多的行，df.dropna(axis=0, how='a
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame
from random import shuffle
import tensorflow as tf
从CSV文件（IMDB数据集）以数据功能和标签 data=pd.read_csv('imdb.csv')
data.fillna(-1)
feat
我有一个数据框，包含NaN，我希望groupby和基于两列进行排序。 NaN不应该位于底部或顶部，而应按非楠列进行排序。 Name Upper Lower
0 A 50.0 45.0
1 B NaN 2.0
2 A 30.0 NaN
3 B 35.0 4.0
4 A 20.0 15.0
5 A NaN 30.0
df.groupby('Name').apply(lambda x: