Suppression des valeurs nulles d'une colonne Pandas DataFrame

Pour supprimer des lignes d'un Pandas DataFrame en fonction de valeurs nulles dans une colonne spécifique, suivez ces étapes :

1. Identifiez la colonne :
Déterminez la ou les colonnes de votre DataFrame contenant les valeurs nulles que vous souhaitez supprimer. Dans ce cas, il s'agit de la colonne "EPS".

2. Utilisez la méthode dropna() :
La méthode dropna() vous permet de supprimer des lignes en fonction de conditions spécifiques. Pour supprimer des lignes où la colonne "EPS" est nulle, utilisez la syntaxe suivante :

df = df.dropna(subset=['EPS'])

3. Facultatif : Spécifiez l'axe (lignes et colonnes) :
Par défaut, dropna() supprime les lignes avec des valeurs nulles. Si vous souhaitez supprimer des colonnes à la place, spécifiez axis=1 comme argument supplémentaire :

df = df.dropna(subset=['EPS'], axis=1)

Exemple :

Considérez le DataFrame fourni dans la question :

df = pd.DataFrame({
    'STK_ID': [601166, 600036, 600016, 601009, 601939, 000001],
    'EPS': [np.nan, np.nan, 4.3, np.nan, 2.5, np.nan],
    'cash': [np.nan, 12, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]
})

L'application de la méthode dropna() donne le DataFrame suivant :

df.dropna(subset=['EPS'])

   STK_ID  EPS  cash
0  600016   4.3   NaN
1  601939   2.5   NaN