如何连续删除单个值？答案

【问题标题】：How to drop a single value in a row?如何连续删除单个值？
【发布时间】：2020-03-06 09:17:58
【问题描述】：

我正在执行平衡面板回归。由于几个变量有缺失值，我需要将它们平均删除以保持平衡。但是，当我删除 NA 时，会删除整行，而它可能包含其他变量的有价值信息。当我使用无效的 NA 或 Inf 值进行计算时，它会将它们视为零或 inf。如何删除 NA 值，或在计算中跳过 NA？

我删除了行。我试图在计算中跳过它们，但没有成功。

资产回报率计算示例。 Net_income 和 Total_assets 都有缺失值。而包含其他变量的行本身确实具有有效值。

df['ROA'] = df['net_income'] / df['total_assets']

【问题讨论】：

我没有看到这个问题。如果您在net_income 和total_assets 中有缺失值，那么除了nan 之外，您希望ROA 获得什么值？ IE。如果 net_income 的第 3 行是 nan，total_assets 的第 5 行也是 nan，那么您应该期望 ROA 的第 3 行和第 5 行都是 nan。
是的，你是对的！我忘了提到还有其他变量，我想在删除 NAN 值时保留这些变量。

【解决方案1】：

列的大小必须相同。你可以使用 Numpy：

如果您有：

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,2],[1,np.nan],[1,2]],columns=['id','age'])

你可以使用 np.divide

A = np.divide(df['id'].values,df['age'].values)

答案是：

array([0.5, nan, 0.5])

现在您可以使用：

A = A[~np.isnan(A)]

那么你有这个：

[0.5 0.5]

【讨论】：