juypter dataframe去掉Nan

[djhell]

juypter

weekly_return 是list

要求必须用到lambda和map
代码如下
import numpy as np
weekly_return = list(weekly_return)
weekly_return_without_NaN = list(map(lambda x:weekly_return.remove(x) if True in np.isnan(x) else x, weekly_return[:]))

出现以下错误
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TypeError Traceback (most recent call last)

<ipython-input-95-2d30654257b9> in <module>
12 from scipy.stats import normaltest
13 weekly_return = list(weekly_return)
---> 14 weekly_return_without_NaN = list(map(lambda x:weekly_return.remove(x) if True in np.isnan(x) else x, weekly_return[:]))
15
16 print("ttt1")

<ipython-input-95-2d30654257b9> in <lambda>(x)
12 from scipy.stats import normaltest
13 weekly_return = list(weekly_return)
---> 14 weekly_return_without_NaN = list(map(lambda x:weekly_return.remove(x) if True in np.isnan(x) else x, weekly_return[:]))
15
16 print("ttt1")

TypeError: ufunc 'isnan' not supported for the input types, and the inputs could not be safely coerced to any supported types according to the casting rule ''safe''

[爱晚乏客游]

建议使用pandas模块的dropna()处理。

DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

#axis=0: 删除包含缺失值（NaN）的行

#axis=1: 删除包含缺失值（NaN）的列

# how=‘any’ :要有缺失值（NaN）出现删除

# how=‘all’: 所有的值都缺失（NaN）才删除
# 这两个要配合使用才好。

#还有一个thresh参数,如果缺失值（NaN）的数量大于thresh，将删除

[djhell]

要求必须用到lambda和map