忽略数据框中的NaN

Question

我想在数据框的列中找到具有缺失值的唯一元素。我试过这个：df[Column_name].unique()但是它返回nan作为其中一个元素。我该怎么做才能忽略缺失的值。 数据框看起来像这样。click here

Answer 1

在致电.dropna()之前，请尝试致电.unique()。一个工作的例子：

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.])