英文:
Dataframe cannot delete nan
问题
我有一个从.csv文件创建的数据框。数据框具有DatetimeIndex和一个包含股票价格（float64）的列。在创建数据框时，我将频率设置为'D'，现在周末的地方有nan条目。
我尝试了dropna()，但每次检查前10行时，nan仍然存在。
如果我在创建数据框时不使用freq()方法，问题就解决了，但是出于建模目的，我需要索引具有该频率。
我是否漏掉了或不理解了什么？
data = pd.read_csv(r'C:/Users/Oliver/Documents/Data/EURUSD.csv', index_col='Date', parse_dates=True).asfreq('D')
data.drop(columns=['Time', 'Open', 'High', 'Low', 'Volume'], inplace=True)
data.dropna(how='any', axis=0)
data.head(10)
Close
Date
2003-05-06 1.14338
2003-05-07 1.13647
2003-05-08 1.14996
2003-05-09 1.14877
2003-05-10 NaN
2003-05-11 NaN
2003-05-12 1.15427
2003-05-13 1.15120
2003-05-14 1.14940
2003-05-15 1.13847
英文:
Ive a dataframe I created from a .csv. The Dataframe has a DatetimeIndex and and one column containing stock prices(float64). When creating the dataframe I set frequency to 'D' and now i have nan entries for weekends.
ive tried dropna() but everytime i check with head(10) the nan's remain.
if I don't use the freq() method when creating dataframe it solves the problem but I need the the Index to have said frequency for modelling purposes.
if there something im missing/not understanding?
data = pd.read_csv(r'C:/Users/Oliver/Documents/Data/EURUSD.csv', index_col='Date', parse_dates=True, ).asfreq('D')
data.drop(columns=['Time', 'Open', 'High', 'Low', 'Volume'], inplace=True)
data.dropna(how='any', axis=0)
data.head(10)
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Date
2003-05-06 1.14338
2003-05-07 1.13647
2003-05-08 1.14996
2003-05-09 1.14877
2003-05-10 NaN
2003-05-11 NaN
2003-05-12 1.15427
2003-05-13 1.15120
2003-05-14 1.14940
2003-05-15 1.13847
答案1
得分: 0
问题在于，如果没有明确指定，你的dropna不会是一个inplace操作。请尝试以下替代你第三行代码中使用.dropna的方式之一：
# 指定 inplace=True 参数
data.dropna(how='any', axis=0, inplace=True)
或者
# 在操作后覆盖原始数据框
data = data.dropna(how='any', axis=0)
英文:
The issue here is that your dropna is not an inplace operation unless explicitly specified. Try this instead of your third line of code where you are using .dropna -
#Specify inplace=True parameter
data.dropna(how='any', axis=0, inplace=True)
Or
#Overwrite original dataframe after the operation
data = data.dropna(how='any', axis=0)
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