Как удалить пустое значение в фрейме данных?

Question

У меня есть фрейм данных airline_passengers.

В датасете есть одно пустое значение.

Инициализируем переменную с данными:

airline_passengers = pd.read_csv('international-airline-passengers.csv')`.

Пытаюсь удалить из переменной пустое значение:

airline_passengers = airline_passengers[~np.isnan(airline_passengers)]`

Получаю ошибку:

ufunc "isnan"не поддерживается для типов входных данных, и входные данные не могут быть безопасно принудительно привязаны к любым поддерживаемым типам в соответствии с правилом приведения "безопасно"

Почему так? Чуть далее в коде я тем же способом переназначения переменной удалил пустое значение:

series = boxcox(all_series['International airline passengers: monthly totals in thousands'], 0)
series = series[~np.isnan(series)] # удалим единственное значение Nan из массива

Здесь all_series — словарь различных датасетов (вернее, извлеченных из них Series):

all_series = {
    "Monthly sales of company in january": sales_of_company_jan['Count'],
    "Monthly sales of company in 1960": sales_of_company_1960['Count'],
    "International airline passengers: monthly totals in thousands": airline_passengers['International airline passengers: monthly totals in thousands. Jan 49 ? Dec 60']
}

Answer 1

Попробуйте так:

url = "https://raw.githubusercontent.com/Alex-zlat/Kazantcev_DS-25/master/MACHINE_LEARNING/TIME_SERIES/1_Introduction_to_time_series/international-airline-passengers.csv"

df = pd.read_csv(url, skiprows=1, header=None, names=["Month", "Val"]).dropna()

результат:

In [15]: df
Out[15]:
       Month    Val
0    1949-01  112.0
1    1949-02  118.0
2    1949-03  132.0
3    1949-04  129.0
4    1949-05  121.0
..       ...    ...
139  1960-08  606.0
140  1960-09  508.0
141  1960-10  461.0
142  1960-11  390.0
143  1960-12  432.0

[144 rows x 2 columns]

In [16]: df.dtypes
Out[16]:
Month     object
Val      float64
dtype: object

БЛОГ НА HUSL

Как удалить пустое значение в фрейме данных?

Ответы (1 шт):