从pandas.DataFrame中删除nan和inf/-inf值而无需重置模式的最快/最简单的方法是什么。使用inf作为null
我希望能够使用dropna的subset和how参数，但inf值被认为缺失的情况除外，例如：
df.dropna（子集=[“col1”和“col2”]、how=“all”，其中“u inf”为True）
这可能吗？有没有办法告诉dropna在其缺失值的定义中包含inf
最简单的方法是首先replace（）infs to NaN:
df.replace（[np.inf，-np.inf]，np.nan，inplace=True）
然后使用dropna（）：
df.replace（[np.inf，-np.inf]，np.nan，inplace=True）\
.dropna（子集=[“col1”、“col2”]、how=“all”）
例如：
[11]on
：df=pd.DataFrame（[1,2,np.inf，-np.inf]）
At[12]on：df.replace（[np.inf，-np.inf]，np.nan，inplace=True）
Output[12]：
0
0 1
1 2
2楠
3南
同样的方法也适用于一个系列。