Was ist der schnellste / einfachste Weg, um Nano- und Inf / Inf-Werte aus einem Pandas-DataFrame zu löschen, ohne sie zurückzusetzen mode.use_inf_as_null
? Ich möchte in der Lage sein, die Argumente subset
und how
von zu verwenden dropna
, außer bei inf
Werten, die als fehlend gelten, wie:
df.dropna(subset=["col1", "col2"], how="all", with_inf=True)
Ist das möglich? Gibt es eine Möglichkeit zu sagen , dropna
enthalten inf
in ihrer Definition Werte fehlt?
inf
Werte gegen eine vordefinierteint
wie0
in einer bestimmten Spalte "austauschen" ?