Jupyter Notebook中的逻辑回归；输入包含NaN、无穷大或对于dtype来说太大的值(‘float64’)
Jupyter Notebook中的逻辑回归是一种机器学习算法，用于解决二分类问题。它通过将输入特征与相应的权重相乘，并将结果传递给一个激活函数（如sigmoid函数），以预测样本属于两个类别中的哪一个。
逻辑回归在Jupyter Notebook中的实现通常使用Python编程语言和相关的机器学习库，如scikit-learn或TensorFlow。以下是一个完整的逻辑回归示例代码：
# 导入所需的库
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 创建训练数据集
X_train = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y_train = np.array([0, 0, 1])
# 创建逻辑回归模型并进行训练
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 创建测试数据集
X_test = np.array([[2, 3], [4, 5]])
# 使用训练好的模型进行预测
predictions = model.predict(X_test)
print(predictions)在上述代码中，我们首先导入所需的库，然后创建训练数据集和对应的标签。接下来，我们使用LogisticRegression类创建逻辑回归模型，并使用fit方法对模型进行训练。最后，我们创建测试数据集，并使用predict方法对测试数据进行预测，输出预测结果。
在Jupyter Notebook中使用逻辑回归时，可能会遇到输入包含NaN、无穷大或对于dtype来说太大的值（'float64'）的情况。为了解决这些问题，可以采取以下几种方法：
- 处理缺失值（NaN）：可以使用数据预处理技术，如填充缺失值或删除包含缺失值的样本。在scikit-learn库中，可以使用Imputer类来填充缺失值。
- 处理无穷大值：可以使用numpy库中的isinf函数来检测无穷大值，并根据需要进行处理。例如，可以将无穷大值替换为一个较大的数或一个特定的值。
- 处理过大的值：可以对输入数据进行归一化或标准化，以确保数值范围在合理的范围内。在scikit-learn库中，可以使用MinMaxScaler或StandardScaler类来进行归一化或标准化。
总结起来，逻辑回归是一种常用的机器学习算法，用于解决二分类问题。在Jupyter Notebook中使用逻辑回归时，需要注意处理输入中可能存在的NaN、无穷大或过大的值。以上提到的方法可以帮助解决这些问题，并提高模型的性能和准确性。
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我理解这个错误是因为我的csv中有NaN值，但是我的代码中有很多地方都有df.dropna命令，所以我不明白为什么它仍然将代码解释为仍然有NaN值。
现在它使我写了更多的因为我的长代码，你可以忽略这一点，它是胡言乱语，请参考上面的句子为我的问题，我非常感谢你帮助我解决它，谢谢！
import numpy as np
import pandas as pd
import pickle
from collections import Counter
from sklearn import svm, model_selection as cross_validation, neighbors
fro
浏览 0提问于2019-05-31得票数 0
我最近看了一段YouTube (DataSchool)视频，视频中这个家伙只使用了泰坦尼克号数据集中的3列，并制作了一条管道。我想增加更多的列，以获得更好的准确性，所以我增加了年龄和票价。
我想可能是因为Age和Fare的值，我在执行cross_val_score时得到了这个错误
columns_trans = make_column_transformer(
(OneHotEncoder(), ['Sex', 'Embarked']),
remainder='passthrough')
logreg = Logisti
浏览 0提问于2021-09-20得票数 0
新手在这里。 我有一个pandas dataframe，我正在尝试将一列数字从字符串类型转换为整数。但是当我使用to_numeric()时，它会转换成一个浮点数。 我用的是Jupyter Notebook。 citydata.tcad_id 结果： 0 0206180115
2 0125050304
3 0225050137
4 0124000601
...
995 0250300107
996 0217230301
997 0203030703
998 0135070323
999
浏览 48提问于2020-01-09得票数 1
3回答
我有以下数据：
a = pd.Series([1, 2, 3])
b = pd.Series([0, 0, 0])
如果除以零，我想在某些情况下
将结果设置为本系列中的一个
将结果设置为特定值
但以下是“意想不到”的结果：
a.div(b, fill_value = 0)
0 inf
1 inf
2 inf
a.div(b).fillna(0)
0 inf
1 inf
2 inf
a.div(b).combine_first(a)
0 inf
1 inf
2 inf
我想到达：
案例1：将数据设置为特定值
0 0
浏览 1提问于2017-08-07得票数 8
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我有不同的数据序列，有些缺失(NaN)。 我想画一张图，用实线连接数据，用虚线连接缺失的数据。 我想把它放在同一块地里。 示例 0 0.146397
1 NaN
2 0.356559
3 NaN
4 NaN
5 NaN
6 NaN
7 0.146451
8 NaN
9 NaN
10 NaN
11 NaN
Name: mySeries, dtype: object 我知道我能做到： # solid
plt.plot
浏览 18提问于2019-04-29得票数 0
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我正在尝试适应一个简单的机器学习模型，使用科学工具学习。在这一行上：
clf.fit(features, labels)
我遇到了一个熟悉的错误：
Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
每当我遇到这种情况之前，当我的数据中有NaN值的时候。我已经证实数据中没有NaNs。.fit()方法(特性和标签)的两个输入是np数组，但它们是从熊猫数据中生成的。在提取我打印的NaN值之前：
print(features_df[features_df.isnull().any(axis=
浏览 0提问于2019-03-16得票数 11
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我正在尝试用Python实现随机森林。在运行代码时，我得到了这个错误。尽管我已经使用以下命令从float32转换为float64：
x_arr = np.array(train_df, dtype='float64')
Traceback(most recent call last):
File "C:\Python27\randomforest.py", line 67, in <module>
forest=forest.fit(x_array[0::,1::],x_array[0::,0])
File "C:
浏览 0提问于2016-07-13得票数 2
我在Jupyter notebook中创建DataFrame对象：
data = {'state':['Ohio','Ohio','Ohio','Nevada','Nevada'],
'year':[2000, 2001, 2002, 2000, 2001],
'pop':[1.5, 2.0, 3.6, 2.4, 2.9]}
frame = DataFrame(data)
当我提取列'year‘时，它是可以的：
In [30]: f
浏览 0提问于2017-09-15得票数 10
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2回答
在pandas中，当我们尝试将包含NaN值的系列转换为整数时，可以使用如下所示的片段
df.A = df.A.apply(int)，我经常看到一条错误消息
ValueError: cannot convert float NaN to integer
我知道NaN值不能转换为整数。但我很好奇在这种情况下抛出的ValueError。它说float NaN不能转换为整数。
NaN值被视为浮点对象有什么具体原因吗？或者这是错误消息显示的问题吗？
浏览 2提问于2018-02-01得票数 16
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1回答
我有脚本来填充从文件(df4)到现有的数据have (df3)的值。但是dataframe df3包含已经填充了值的列，这些现有值被设置为"NaN“，脚本如下：
df5 = df4.pivot_table(index='source', columns='plasmidgene', values='identity').reindex(index=df3.index, columns=df3.columns)
如何避免我现有的值被覆盖？谢谢
例如，我有df1
a b c d e f
1 1 30 Nan
浏览 3提问于2017-04-06得票数 1
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1回答
我试着用(熊猫)pd.ols和(状态模型)sm.ols用回归线得到回归散点图，我可以得到散点图，但我似乎无法得到回归线的参数。很明显，我正在这里做一些剪切和粘贴编码:-(使用此指南： )
我的数据在熊猫DataFrame中，x列是merged2 2：-1.1.lastqu，y数据列是merged2 2：-1。我的代码现在如下：
def fit_line2(x, y):
X = sm.add_constant(x, prepend=True) #Add a column of ones to allow the calculation of the intercept
model
浏览 2提问于2014-01-23得票数 4
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我试图在行的子集中填充缺失的值。我在fillna()中使用的是fillna()，但它在jupyter笔记本中不起作用。您可以看到附加的图片显示NaN在曲面的前2行列中。我不知道为什么？
我必须这么做这样它才能起作用。为什么？谢谢你的帮助。
data.loc[mark,'Surface']=data.loc[mark,'Surface'].fillna(value='TEST')
这是我的密码
mark=(data['Pad']==51) | (data['Pad']==52) | (data['Pad
浏览 4提问于2021-07-12得票数 3
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我目前正在试图得到一个熊猫系列的平均值，表示另一个熊猫系列的百分比变化，也就是原始系列的百分比变化；然而，当我试图通过使用acc.mean()获得平均值时，它返回了nan。pct_returns.mean()的情况并非如此，它返回平均值。另外，这两个系列图都是正确的(，)，所以我不知道为什么不能正确地取平均值。
下面是一些示例代码作为示例：
import yfinance as yf, pandas as pd, numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
tick = yf.Ticker('AAPL')
data = t
浏览 4提问于2022-05-10得票数 1
我试图将数据帧(OPR)中的两列(ActualSalary * FTE)相乘以创建一个新列(FTESalary)，但不知何故它停在了第21357行，我不知道出了什么问题，也不知道如何修复它。这两列来自使用以下行导入csv文件：OPR = pd.read_csv('OPR.csv', encoding='latin1') [In] OPR
[out]
ActualSalary FTE
44600 1
58,000.00 1
70,000.00 1
17550 1
34693
浏览 157提问于2019-12-13得票数 7
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下面的代码(具有2个组的数据帧，a和b) df = pd.DataFrame({'c1': ['a', 'a', 'b'], 'c2': [1, 2, 3], 'c3': [4, 5, 6]})
c1 c2 c3
0 a 1 4
1 a 2 5
2 b 3 6
df.groupby('c1', group_keys=False).apply(lambda df: df[['c2', 'c3']].ma
浏览 19提问于2021-03-28得票数 2
我在jupyter notebook中使用notebook回归()函数。我想了解这个函数是如何工作的。
浏览 29提问于2019-05-29得票数 0
1回答
连接后保持数据格式数值
、、、
在连接一个数字数据和一个空数据后，是否有一种方法来保持结果数据数据的数值？
df1 = pd.DataFrame(data=[[1,2],[3,4]], columns=['a','b'], index=[0,1])
df1.dtypes
Out[25]:
a int64
b int64
dtype: object
df2 = pd.DataFrame(columns=['c','d'])
df2.dtypes
Out[27]:
c object
d object
dtype: object
df
浏览 0提问于2017-10-26得票数 1
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我想我错过了一些基本概念上的东西，但我无法在文档中找到答案。
>>> df=pd.DataFrame({'a':[1,1,2,2,3,3], 'b':[5,np.nan, 6, np.nan, np.nan, np.nan]})
>>> df
a b
0 1 5.0
1 1 NaN
2 2 6.0
3 2 NaN
4 3 NaN
5 3 NaN
使用ffill()然后使用bfill()：
>>> df.groupby('a')['b'].ff
浏览 5提问于2017-06-07得票数 4
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我目前正在玩卡格尔泰坦尼克号数据集(train.csv)。
I可以很好地加载数据。i理解Embarked列中的某些数据具有nan值。但是，当我尝试使用以下代码对其进行筛选时，我将得到一个空数组
import pandas as pd
df = df.read_csv(<file_loc>, header=0)
df[df.Embarked == 'nan']
我试图导入numpy.nan以替换上面的字符串nan。但不起作用。
，我要找的是什么--所有不是'S'，'C'，'Q‘的细胞。
后来也意识到. n
浏览 4提问于2021-10-02得票数 1
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我做了一个计算器，它可以处理小数字，但是当结果太大时，它会返回NaN
List<string> memory = new List<string> { };
string display = "";
while (display.Contains("%") == false)
{
string line = ReadLine();
display = line;
memory.Add(line);
}
float result = float.Parse(memory[0]);
for (int i = 1;
浏览 0提问于2017-03-29得票数 0
6回答
我有以下数据
time X Y X_t0 X_tp0 X_t1 X_tp1 X_t2 X_tp2
0 0.002876 0 10 0 NaN NaN NaN NaN NaN
1 0.002986 0 10 0 NaN 0 NaN NaN NaN
2 0.037367 1 10 1 1.000000 0 NaN
浏览 4提问于2017-08-17得票数 55
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1回答
我不知道为什么会这样
>>> df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(5,3),columns=list('ABC'))
>>> df
A B C
0 0 1 2
1 3 4 5
2 6 7 8
3 9 10 11
4 12 13 14
将None分配给最后一行中的元素，将其转换为NaN NaN NaN
>>> df.ix[5,:] = None
>>> df
A B C
0 0
浏览 2提问于2016-09-11得票数 2
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我想是的
data[data.agefm.isnull()]
和
data[data.agefm == numpy.nan]
是等价的。但是不是，第一个真正返回agefm为NaN的行，而第二个返回一个空的DataFrame。我感谢省略的值总是等于np.nan，但这似乎是错误的。
agefm列具有float64类型：
(Pdb) data.agefm.describe()
count 2079.000000
mean 20.686388
std 5.002383
min 10.000000
25% 17.000000
50%
浏览 1提问于2016-12-27得票数 21
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1回答
我刚刚开始使用熊猫，当我在一个熊猫系列中添加多个物体时，我遇到了一个问题。我知道您可以先创建一个大对象，然后调用pd.Series(large object)，但是，我只想知道是否可以将多个对象附加到一起。(我们是否使用DataFrame进行此操作？)
def foo():
Points = pd.Series({})
for i in range(len(df)):
givenVal = {}
givenVal[str(df.index[i])] = int(3*df.iloc[i]['somedata'])
P
浏览 1提问于2019-04-04得票数 0
5回答
我想创造一个熊猫DataFrame充满了NaNs。在我的研究中我发现了
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(index=range(0,4),columns=['A'])
此代码将生成一个DataFrame，其中填充了类型为"object“的NaNs。因此，以后不能使用它们，例如，在interpolate()方法中。因此，我用这个复杂的代码创建了DataFrame (受启发)：
import pandas as pd
import numpy as np
dummyarray = np.empty((4,1))
dummyar
浏览 2提问于2015-05-05得票数 95
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更多地讨论和理解关于pandas.DataFrame.convert_dtypes的问题。
我从SAS表导入了这个DF：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 857613 entries, 0 to 857612
Data columns (total 27 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 c
浏览 2提问于2022-09-25得票数 1
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4回答
我想确定.csv文件中的每个列都是多满，请按照每个列的填充顺序将它们添加到列表中。丰满度应以百分比表示。
.csv文件非常大，因此确定哪些列包含少量数据，哪些列包含最多将是有用的。因此，拥有更多数据的列将对我更有用。
到目前为止我得到的是：
import pandas as pd
ranked_list = []
csv_filepath = r"some_path_here"
data = pd.read_csv(filepath)
for column in data:
way_to_calculate_perce
浏览 1提问于2019-09-05得票数 3
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给出了以下熊猫的数据
+----+------------------+-------------------------------------+--------------------------------+
| | AgeAt_X | AgeAt_Y | AgeAt_Z |
|----+------------------+-------------------------------------+--------------------------------
浏览 1提问于2019-03-27得票数 3
回答已采纳
1回答
我来自SPSS后台。在SPSS中我能做到：
可以为统计函数指定最小数目的有效输入值。这是通过在函数后缀以句点和所需的有效值数目来完成的。例如，计算mean_v = mean.2(v1到v5)。
这将计算v_1到v_5列的行均值，但只有在找到2个有效值时才计算。
考虑到以下数据格式和我目前的方法：
import pandas as pd
import numpy as np
data = [{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}, {'a': 5, 'b': None, 'c':
浏览 1提问于2015-12-09得票数 1
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1回答
假设sr是pandas.Series，那么与跳过nan并在输出中保持原样的sr.mean()或sr.std()不同，sr.argsort()将使用-1来指示nan存在的位置。但我不想要这种转变。我只是希望argsort的工作方式与mean或std完全一样，即不将nan值更改为-1。不幸的是，argsort没有skipna参数。我能做什么?
PS，我知道我可以用nan代替nan，但这有点笨拙。
示例：
sr = pd.Series(data=[2,0.5,99,np.nan])
sr
Out[61]:
0 2.0
1 0.5
2 99.0
3 NaN
dty
浏览 2提问于2017-10-31得票数 1
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2回答
我创建了一个dataframe df如下所示：
Type = ['A', 'B', 'C', 'D']
Size = [72,23,66,12]
df = pd.DataFrame({'Type': Type, 'Size': Size})
我可以使用以下方法提取任何现有列：
df_count = df['Size']
但是，如果数据帧太大，而且我不知道该列是否存在于df中。在这种情况下，如果我调用一个列，例如df['Shape']，如下所示：
df_null = d
浏览 3提问于2017-11-15得票数 3
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2回答
给出如下的数据
colVals = [['05:17:55.703', '', '', '', '', '', '21', '', '3', '89', '891', '11', ''], ['05:17:55.703', '', '', '', '', '', '21', &#
浏览 1提问于2019-09-20得票数 3
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3回答
密码
s = pd.Series([0,1,2,3,4])
sr = s.rolling(3)
sr.apply(np.sum)
返回具有指数0、1、2、3、4和值NaN、NaN、3、6、9的序列。是否有快速攻击，特别是使用熊猫滚动函数，以便从以下3个索引返回滚动和，即序列值为3、6、9、NaN、NaN
浏览 0提问于2018-05-18得票数 1
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继续获取错误“在尝试运行随机林回归模型时，输入包含NaN、无穷大或dtype(‘float32’)太大的值。我搜索了我的数据集，看不到任何无限值或NaN。有什么建议吗？
[96] df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan, inplace=True)
[98] df.fillna('mean', inplace=True)
[100] model = RandomForestRegressor()
model.fit(X_train, y_train)
如有任何建议将不胜感激，如有需要，请提供更多
浏览 5提问于2022-08-13得票数 0
例如，我有这样的数据：
column = pd.Series([1,2,3,np.nan,4,np.nan,7])
print column
执行该命令，结果如下：
0 1.0
1 2.0
2 3.0
3 NaN
4 4.0
5 NaN
6 7.0
现在，我想知道每个NaN值之前的第一个值是什么，比如在第一个NaN之前的3.0。而4.0是第二个NaN值之前的结果。熊猫有什么内置功能可以完成这个任务，或者我要写一个for循环来完成这个任务？
浏览 3提问于2017-05-31得票数 2
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使用Pypyodbc，我使用Pandas "read_sql“将Server中的数据集提取到数据帧中。但是，有时(并不总是)，当字段中有NULL时，数据类型不是int64，而是float64。
我有两个字段，它们都在Server中声明为INT。一种有时有无，另一种似乎总是有无。
下面是Server中的架构：
[PLAN_ID] [int] NULL,
[DESTINATION_ID] [int] NULL,
[STORE_ID] [int] NULL,
如果我使用dict来查看这些字段，我会看到：(还有其他字段，但我不知道如何读取DICT，所以我包含了前面的一行)
Name: plan
浏览 1提问于2019-09-16得票数 1
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1回答
我有一个包含多种不同数据类型的熊猫系列。我想过滤掉所有不是数字的元素。生成的系列只应包含浮点数或ints。
有没有一种简单的方法来过滤这个系列？我发现的大多数解决方案只适用于DataFrames。
浏览 2提问于2016-05-01得票数 1
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我有这样的熊猫数据：
a b
1 4.5
1 5.1
2 6.2
2 6.4
3 7.1
3 3.2
4 0
4 0
对于每个'a'值，有两个dataframe行。我想得到'a'值，其中abs(b1-b2)是最小的。编辑:另外，我想忽略两个'a'条目都有'b=0'的情况。
对潘达斯来说，这很容易实现吗？
浏览 2提问于2016-02-16得票数 1
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不是确切的代码，而是简化的代码：
df['running_total'] = df.running_total.shift() + df['total']
显然，在第一个实例df.running_total.shift()中，该条目不存在，因此它会出错。
第一个条目有一个特殊的计算，所以我想显式地设置它。或者在找不到上一个行条目或DNE时使用该计算作为默认值。
无论哪种解决方案都可以工作，更喜欢更快的解决方案(小数据集，很少被称为)。
浏览 3提问于2017-10-30得票数 1
1回答
从熊猫系列索引操作中返回NaN
、、、、
a = pd.Series([0.1,0.2,0.3,0.4])
>>> a.loc[[0,1,2]]
0 0.1
1 0.2
2 0.3
dtype: float64
当将不存在的索引与现有索引一起添加到请求中时，它将返回NaN (这正是我所需要的)。
>>> a.loc[[0,1,2, 5]]
0 0.1
1 0.2
2 0.3
5 NaN
dtype: float64
但是，当我请求完全不存在的索引时，我会得到一个错误。
>>> a.loc[[5]]
Traceback (most recen
浏览 1提问于2017-08-31得票数 2
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我试图通过过滤最“最近”的值(并确保有足够的值来做到这一点)来减少在pandas数据系列上计算EWM时的处理时间，但似乎每一行的权重都是更新的，而不是像我预期的那样在每个窗口中“重置”，我的意思是，考虑以下代码： import numpy as np
import pandas as pd
nvalues = 2**26
window_size = 256
values = pd.Series(np.random.uniform(0, 1, nvalues)) 有了这个系列，我现在想用以下方法计算指数移动平均值： values.ewm(span=window_size, min_perio
浏览 18提问于2021-01-13得票数 1
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我有一些数据，其中一些有南。问题是，当数据位于顶部或底部时，我不能使用pandas.Series.interpolate，甚至用填充Nan的方法将数据插入到Nan中。我想知道是否有更好的方法用适当的数据代替NAN？下面是图片所示的问题：
浏览 0提问于2019-04-28得票数 0
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1回答
假设我有一个系列，比如：
1,2，NAN，4
如果是这样的话：
series.apply(lambda a: a+2)
我会得到一个错误，因为南。在应用我的零钱时，是否有一种保存NAN的优雅方法？
浏览 2提问于2016-03-19得票数 6
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2回答
在我的申请中，我收到了一个熊猫DataFrame (比如说，block)，它有一个名为est的专栏。此列可以包含字符串或浮动的混合。我需要将列中的所有值转换为浮动，并使列类型为be float64。我这样做是使用以下代码：
block[est].convert_objects(convert_numeric=True)
block[est].astype('float')
这在大多数情况下都适用。但是，在一种情况下，est包含所有空字符串。在这种情况下，第一个语句执行时不会出错，但是列中的空字符串仍然是空字符串。然后，第二条语句导致一个错误：ValueError: could
浏览 2提问于2016-02-17得票数 19
我有一个这样的Series：
>>> s = pd.Series([1,0,0,3,0,5,0,0,0])
>>> s[s==0] = pd.np.nan
>>> s
0 1.0
1 NaN
2 NaN
3 3.0
4 NaN
5 5.0
6 NaN
7 NaN
8 NaN
dtype: float64
我想“扩展”这些值，如下所示：
>>> t = s.shift()
>>> for _ in range(100000):
... s[s.i
浏览 0提问于2017-12-03得票数 2
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1回答
给定以下格式的pandas数据帧：
GroupNo | at1 | at2 | at3 | at4
1 | 0.02|1.12 | 1.88 | 3.2
1 | 6.11|1.13 | 0.88 | 5.2
4 | 2.02|1.16 | 2.88 | 0.2
3 | 0.20|0.12 | 1.48 | 1.25
2 | 0.02|1.12 | 1.88 | 1.4
3 | 3.02|1.12 | 1.98 | 2.2
3 | 0.40|0.18 | 1.48 | 1.25
我如何才能找到
浏览 0提问于2016-12-07得票数 2
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我有一个数据帧，看起来像这样：
0 1 2 3 4 5 6
0 a(A) b c c d a a
1 b h w k d c(A) k
2 g e(A) s g h s f
3 f d s h(A) c w n
4 e g s b c e w
我想要获取在每一列中包含(A)的单元格的索引。
浏览 62提问于2019-07-17得票数 2
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我从中注意到，我们可以使用IS_INF()函数测试一个数字是否“无穷大”，如下所示：
WITH demo_tbl AS (
SELECT 1 AS val UNION ALL
SELECT 100 AS val
)
SELECT
val,
IS_INF(val) as is_infinity
FROM demo_tbl
其中产出：
+---+-----+-------------+
| | val | is_infinity |
+---+-----+-------------+
| 0 | 1 | False |
| 1 | 100 | False
浏览 0提问于2018-12-09得票数 5
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我试图从dataframe中计算A和B列的分位数，但我想根据这些列的缺失值百分比来计算不同的分位数。
df = pd.DataFrame({'A': ['Bob', 'Jane', 'Alice', NA, NA, NA, 'Rob', 'Max'],
'B': ['Example', NA, NA, 'Test', 'Check', NA, NA, NA]})
此外，由于A和B是字符格式，所以我
浏览 3提问于2019-10-28得票数 1
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我怎么才能移除熊猫中主要的南呢？
pd.Series([np.nan, np.nan, np.nan, 1, 2, np.nan, 3])
我只想从上面删除前3个NaN，所以结果应该是：
pd.Series([1, 2, np.nan, 3])
浏览 8提问于2015-07-17得票数 17
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