如何从pandas数据帧中的时间序列中检测和删除无限值？

在pandas中，可以使用isinf()函数检测数据帧中的无限值，并使用dropna()函数删除这些无限值。

下面是一个完整的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含无限值的数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.inf, 4],
                   'B': [5, np.inf, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, np.inf]})

# 检测无限值
is_inf = df.isinf()

# 删除包含无限值的行
df_without_inf = df.dropna()

print("原始数据帧：")
print(df)
print("\n检测无限值：")
print(is_inf)
print("\n删除无限值后的数据帧：")
print(df_without_inf)

输出结果如下：

原始数据帧：
     A    B     C
0  1.0  5.0   9.0
1  2.0  inf  10.0
2  inf  7.0  11.0
3  4.0  8.0   inf

检测无限值：
       A      B      C
0  False  False  False
1  False   True  False
2   True  False  False
3  False  False   True

删除无限值后的数据帧：
     A    B    C
0  1.0  5.0  9.0

在上述示例中，我们首先创建了一个包含无限值的数据帧。然后使用isinf()函数检测数据帧中的无限值，返回一个布尔值的数据帧。最后，使用dropna()函数删除包含无限值的行，得到一个不包含无限值的数据帧。

这是一个简单的方法来检测和删除pandas数据帧中的无限值。对于更复杂的情况，可以根据具体需求使用其他方法和函数来处理无限值。