从 Pandas 系列中删除 NaN 值 - 之前的帖子答案都没有用

Question

我有以下命令返回Pandas 系列作为其输出：def run_ttest():    for key,value in enumerate(data['RegionName']):                 if value in stateslist:                    indexing = data['differ'].iloc[key]                    Townames.append(indexing)                  else:                    indexing = data['differ'].iloc[key]                    Notowns.append(indexing)    Unitowns['Unitownvalues'] = Townames          Notunitowns['Notunitownvalues'] = Notowns     Notunitowns['Notunitownvalues'] = Notunitowns['Notunitownvalues']    Unitowns['Unitownvalues'] = Unitowns['Unitownvalues']    return Unitowns['Unitownvalues']run_ttest() 输出打印系列Unitowns['Unitownvalues']：0     -32000.0000001     -16200.0000002     -12466.6666673     -14600.0000004        633.3333335     -10600.0000006      -6466.6666677        800.0000008      -3066.6666679               NaN10      1566.66666711     10633.33333312      6466.66666713      1333.33333314    -15233.33333315    -11833.33333316     -3200.00000017     -1566.66666718     -8333.33333319      5166.66666720      5033.33333321     -6166.66666722    -16366.66666723    -22266.66666724   -112766.66666725      2566.66666726      3000.00000027     -5666.66666728              NaNName: Unitownvalues, dtype: float64我尝试了以下方法：     Notunitowns['Notunitownvalues'] = Notunitowns['Notunitownvalues'].s[~s.isnull()]        Unitowns['Unitownvalues'] = Unitowns['Unitownvalues'].s[~s.isnull()]     Notunitowns['Notunitownvalues'] = Notunitowns['Notunitownvalues'].dropna() Unitowns['Unitownvalues'] = Unitowns['Unitownvalues'].dropna()但这些尝试都没有成功。之前的一篇文章提到了将数据类型转换为'float'，但由于类型已经是'float64'，添加.astype(float)并不能解决问题。有人愿意帮助我吗？

Answer 1

Unitowns是数据框？在那种情况下，我会这样做：

Unitowns.dropna(subset=['Unitownvalues'])

这将为您提供一个数据框，其中的行被丢弃在Unitownvaluesna 的位置。如果您只想要系列，Unitowns['Unitownvalues'].dropna()将会工作，但您不能将其直接分配回数据框，因为该列与我假设您拥有的其他列的长度不匹配（我猜这是您遇到的错误） .

编辑：以下内容对您不起作用吗？如果不是，你的错误是什么？

s = run_ttest()

s = s.dropna()

s