从Dataframe创建Set对象（使用nonNaN值过滤）

Question

我们假设，我有一个以下数据帧，我想从该df生成一个Set-Object。

>data
         x     
Name                              
A        NaN
B        65,2
C        NaN

我想创建一个集合，它只包含带有nonNaN（float）值的元素。所以在上面的情况下，它只是“B”。

如果我使用以下代码创建我的Set-Object：

# code
m.index = pyomo.Set(
    initialize=data.index.get_level_values(0).unique(),
    doc='Index Set')

我得到一组“A”，“B”，“C”。

我想要实现的是：“B”应该是此集合的唯一元素，因为它是唯一具有有效值的元素。

预期结果：

# output
(Pdb) m.index.pprint()
index : Index Set
    Dim=0, Dimen=1, Size=1, Domain=None, Ordered=False, Mutable=True, Bounds=None
    ['B']

Answer 1

经过一番挖掘和尝试后，我找到了答案：

以下代码给出了预期的结果。

m.index = pyomo.Set(
    initialize=data[data.notnull()].index.get_level_values(0).unique(),
    doc='Index Set')