如何删除 float 和 NaN

Question

我正在尝试转换超过 20 行的列表并转换为数据框，但我遇到了问题。当我转换我的列表时，它在我的数据框中的一些数字中返回一个浮点数和 nan。有没有办法解决这个问题？ 比如下面

 lst = [[2,25,26],[5],[10,19,19],[20,18,18]]


I tried this code df1 = pd.DataFrame(lst) but it doesn't work. 
 
   0     1     2
0  2  25.0  26.0
1  5   NaN   NaN
2  10  19.0  19.0
3  20  18.0  18.0

我想删除南、小数和零，但仍保留值和相同的索引。

       0    1    2
   0   2   25   26
   1   5          
   2  10   19   19
   3  20   18   18

Answer 1

NaN 值是缺失值，所以表示那个位置没有任何东西

另一方面，值5仍然有相同的位置

[1][0]

Answer 2

NaN

是数据框中的缺失值。它表示什么都没有 - 另一种思考方式是

Null

。但是，即使存在

data type

，您也可以将

int

更改为

NaN

。您可以使用以下方法执行此操作：

df1 = df1.astype("Int64")

给出以下内容：

    0     1     2
0   2    25    26
1   5  <NA>  <NA>
2  10    19    19
3  20    18    18