2017-03-29 10 views

答えて

0

機能dropna()を使用できます。 NaNが削除された行を含む同じデータフレームを返します。

>>> a.dropna() 
    0 12.0 
0 1 12 
1 2  3 
3 4  3 
4 5  3 
7 8  3 
8 9  3 
9 10  3 
10 11  4 
11 12 10 
+0

こんにちは、私は正規化を行った後、最後にNaNをNaNとして見たいと思います – s900n

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