如何修改 Python 中的代码以便仅对 Pandas 中的 NOT NaN 行进行计算？

Question

我在 Python 中有 Pandas 数据框，如下所示：

NR
--------
910517196
921122192
NaN

通过使用下面的代码，我尝试根据上面数据框中的 NR 列计算年龄（下面的代码如何工作无关紧要，我知道它是正确的 - 简单地说，我采用 6 个第一个值来计算年龄，因为例如 910517 是1991-05-17 :))：

df["age"] = (ABT_DATE - pd.to_datetime(df.NR.str[:6], format = '%y%m%d')) / np.timedelta64(1, 'Y')

我的问题是：我可以修改上面的代码以仅使用数据框中“NR”列中的 NOT NaN 值来计算年龄，但有些值是 NaN。

我的问题是：如何修改我的代码以便仅计算列“NR”中的这些行，其中不是 NaN ？

因此，我需要类似下面的内容，所以我只需要暂时忽略 NaN 行，并且在 NR 列中存在 NaN 的情况下，在计算的年龄列中也插入一个 NaN：

NR         age
------------------
910517196 | 30
921122192 | 29
NaN       | NaN

我怎样才能在 Python Pandas 中做到这一点？

Answer 1

df['age']=np.where(df['NR'].notnull(),'your_calculation',np.nan)