python - 行过滤，以便我们只保留有限的条目

Question

我找到了 this recipe在我的数据框中保留有限条目。

公式为:

df[df == np.Inf] = np.NaN
df.dropna()

但是，当我尝试时:

In: df[df == np.Inf] = np.NaN

## -- End pasted text --
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-88eed8630e79> in <module>()
----> 1 df[df == np.Inf] = np.NaN

/Users/josh/anaconda/envs/py27/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc in __setitem__(self, key, value)

/Users/josh/anaconda/envs/py27/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc in _setitem_frame(self, key, value)

TypeError: Cannot do boolean setting on mixed-type frame

是否有更好的方法来过滤行，以便我们只在特定列中保留有限 个条目？

Answer 1

使用np.isinf()

x = pandas.DataFrame([
    [1, 2, np.inf],
    [4, np.inf, 5],
    [6, 7, 8]
])
x[np.isinf(x)] = np.nan
print(x)

   0   1   2
0  1   2 NaN
1  4 NaN   5
2  6   7   8

然后 x.dropna() 给我:

   0  1  2
2  6  7  8

要仅查看列的子集，请使用 subset kwarg(始终采用列表):

x.dropna(subset=[1])
   0   1   2
0  1   2 NaN
2  6   7   8

您也可以采纳 DSM 的建议，直接索引数据框:x[~np.isinf(x).any(axis=1)]