Как удалить строки DataFrame в Pandas с NaN в определённом столбце

Вам не нужно удалять строки, содержащие NA для столбца 'EPS'. Вместо этого, вы можете просто отфильтровать ваш DataFrame, чтобы оставить только строки, где значение 'EPS' не является NA. Для этого используйте следующий код:

df = df[df['EPS'].notna()]

Этот код создаст новый DataFrame, в котором будут только те строки, где значение в столбце 'EPS' присутствует.

Вы можете использовать следующий код:

df.dropna(subset=['EPS'], how='all', inplace=True)

Этот метод удалит все строки из DataFrame df, в которых значения в столбце 'EPS' отсутствуют (NaN). Параметр how='all' указывает на удаление строк только в том случае, если все значения в указанном столбце NaN. Параметр inplace=True позволяет изменять оригинальный DataFrame без необходимости создавать новый.

Конечно, вы правы, это уже было обсуждено, но если вам нужен исключительно "пандовский" способ решения данной задачи, в отличие от общего описания, приведенного Аманом (что было замечательно), и на случай, если кто-то другой столкнется с этим:

import pandas as pd
df = df[pd.notnull(df['EPS'])]

Самое простое решение:

filtered_df = df[df['EPS'].notnull()]

Это решение намного лучше, чем использование np.isfinite().

Используйте метод dropna для удаления строк с пропущенными значениями в колонке 'EPS'. Ваш код выглядит правильно и просто:

df.dropna(subset=['EPS'], inplace=True)

Этот код удалит все строки из DataFrame df, в которых значение в колонке 'EPS' отсутствует (NaN). Параметр inplace=True означает, что изменения будут применены непосредственно к оригинальному DataFrame, без создания копии. Это быстрый и эффективный способ очистить ваш DataFrame от строк с отсутствующими данными в определенной колонке.

Для дополнительной информации вы можете ознакомиться с официальной документацией pandas.