如何根据另一列的特定值从一列中删除NaN

本文介绍了如何根据另一列的特定值从一列中删除NaN的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 不知道如何根据另一个特定列的值从特定列中删除NaN值。 部分数据帧(df)：

vol. group 1186 10,448,898 1 1187 nan 0 1188 35,047,520 1 ... 8329 130,703 0 8330 241,489 1 8332 nan 1 8333 101,142 0 8334 nan 1

我需要删除vol.中的NaN值，但仅当group中的对应值为1时。

我已尝试：

df.loc[df['group'] == 1,'vol.'].dropna(inplace=True)

但df仍具有所有值，因为Dropna无效。

推荐答案

可以更改逻辑-在boolean indexing中没有1和nan的情况下选择所有值：

#if necessary convert strings nan to missing values `NaN`s df['vol.'] = df['vol.'].replace('nan', np.nan) df = df[(df['group'] != 1) | df['vol.'].notna()] print (df) vol. group 1186 10,448,898 1 1187 NaN 0 1188 35,047,520 1 8329 130,703 0 8330 241,489 1 8333 101,142 0