我想用NaN去掉一些记录。这非常有效：
df.dropna(axis=0, how='any',inplace=True)
但是，它会更改数据框的形状，并且索引不再均匀分布。因此，我想用np.nan替换这些行中的所有项目。有一个简单的方法吗？
我在考虑在dropna之后重新采样数据帧，但这似乎只能使用规定的时间间隔，而我宁愿使用原始索引。另一种方法是使用iterrows循环数据框，但这也感觉很麻烦。
答案 0 :(得分：4)
下面的命令选择任何值等于Nan的行，并将NaN分配给其余行。
df.loc[df.isnull().any(axis=1), :] = np.nan
答案 1 :(得分：1)
使用此代码也无需切片df = df.replace('nan',np.nan)