Pandas Dataframe 中的相同索引，刪除 NaN 行
[英]Same index in Pandas Dataframe, delete NaN rows
問題描述
我怎樣才能從這個 dataframe 獲取數據到 2 行，刪除 NaN？ （我將 3 個不同的數據幀合並為一個新數據幀，顯示另一個數據幀的平均值）在此處輸入圖像描述
這就是我想要實現的目標：
0 Bitcoin (BTC) 36568.673315 5711.3.059220. 1.229602e+06
1 Ethereum (ETH) 2550.870272 670225.756425 8.806719e+05
它可以在新的 dataframe 中，也可以使用舊的。 非常感謝您的幫助:)
1 個解決方案
解決方案1
0 2022-07-03 13:56:42
嘗試這個：
df.bfill(axis ='rows', inplace=True) # filling the missing values
df.dropna(inplace=True) # drop rows with Nulls
刪除 Nan 值並將其替換為 pandas dataframe 中行的平均值
[英]Delete and replace Nan values with mean of the rows in pandas dataframe
pandas - 擴展 DataFrame 的索引將新行的所有列設置為 NaN？
[英]pandas - Extend Index of a DataFrame setting all columns for new rows to NaN?
Python/Pandas：如何在具有相同索引的行上自行加入 pandas dataframe
[英]Python/Pandas : How to self join a pandas dataframe on rows with same index
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