如何在pandas中从dataframe中删除浮点值？

在pandas中，可以使用dropna()方法从DataFrame中删除浮点值。

dropna()方法用于删除包含缺失值的行或列。默认情况下，它会删除包含任何缺失值的行。要删除包含浮点值的行，可以将subset参数设置为包含浮点列的列表。

以下是使用dropna()方法删除浮点值的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含浮点值的DataFrame
data = {'A': [1.0, 2.0, float('nan')], 'B': [3.0, float('nan'), 5.0]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除包含浮点值的行
df = df.dropna(subset=['A', 'B'])

print(df)

输出结果将是：

     A    B
0  1.0  3.0

在上述示例中，我们创建了一个包含浮点值的DataFrame，并使用dropna()方法删除了包含浮点值的行。subset参数设置为['A', 'B']，表示只删除A和B列中包含浮点值的行。

对于更多关于pandas的操作和用法，可以参考腾讯云的相关产品文档：腾讯云·Pandas产品介绍。