Pandas: print if not NaN (列)

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了强大的数据结构和数据分析功能，特别适用于处理和分析大型数据集。

在Pandas中，可以使用isna()函数来判断数据是否为NaN（缺失值），然后通过逻辑取反操作（~）来筛选出非NaN的数据。最后，使用print()函数将筛选后的数据打印出来。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含NaN的DataFrame
data = {'A': [1, 2, float('nan'), 4, 5],
        'B': [float('nan'), 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 打印非NaN的数据
print(df[~df.isna()])

这段代码将打印出所有非NaN的数据行，结果如下：

   A    B
0  1  NaN
1  2  2.0
3  4  4.0
4  5  5.0

这里使用了~df.isna()来筛选非NaN的数据，~表示逻辑取反操作。

Pandas的优势在于它提供了丰富的数据操作和处理功能，可以轻松地进行数据清洗、转换、分析和可视化。它还具有高效的数据结构，如Series和DataFrame，以及灵活的索引和标签功能，使得数据处理更加方便和直观。

Pandas在数据分析、机器学习、金融等领域都有广泛的应用场景。例如，可以使用Pandas来处理和分析大型数据集，进行数据清洗和预处理，计算统计指标，绘制数据可视化图表等。

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