我有一个数据帧(df)
id company sector currency price
0 BBG.MTAA.MS.S MEDIASET SPA Communications EUR 4.334000
1 BBG.MTAA.TIT.S TELECOM ITALIA SPA Communications EUR 1.091000
2 BBG.XETR.DTE.S DEUTSCHE TELEKOM AG-REG Communications EUR 15.460000
3 BBG.XLON.BARC.S BARCLAYS PLC Financial GBp 3.414498
4 BBG.XLON.BTA.S BT GROUP PLC Communications GBp 5.749122
5 BBG.XLON.HSBA.S HSBC HOLDINGS PLC Financial GBp 6.716041
6 BBG.XLON.LLOY.S LLOYDS BANKING GROUP PLC Financial GBp 1.027752
7 BBG.XLON.STAN.S STANDARD CHARTERED PLC Financial GBp 9.707300
8 BBG.XLON.TRIL.S THOMSON REUTERS UK LTD Communications GBp NaN
9 BBG.XLON.VOD.S VODAFONE GROUP PLC Communications GBp 3.035487
10 BBG.XMCE.BBVA.S BANCO BILBAO VIZCAYA ARGENTA Financial EUR 7.866000
我可以在“部门”字段上创建透视表(使用以下代码找出同一部门中有多少公司):
sectorPivot = df.pivot_table(index=['sector'], aggfunc='count')
看起来是这样的:
currency id company
sector
Communications 6 6 6
Financial 5 5 5
但是,我想过滤掉价格等于'NaN'的公司,所以我有一个透视表
currency id company
sector
Communications 5 5 5
Financial 5 5 5
(请注意,通信行业的数量从6只减少到了5只,原因是其中一只宽泛行业股票的价格下跌
有人能告诉我怎么做吗
非常感谢
在你的轴心之前使用
dropna(subset=['price']
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