为了处理两列中的NaN值，我将它们替换为0。然后，我运行了pandas-descripte函数，但我希望它排除0个值。我该怎么做？因为现在，它将0值显示为列的最小值。
df[df["Column_name"] != 0].describe()
或
data.dropna(inplace = True).describe()
我认为最简单的解决方案是保存NaN值并只调用describe。默认情况下，函数将忽略NaN值来汇总数据，如panda文档中所述。
尝试将data.dropna()保存在新变量中，或者只复制不带inplace参数的结果。这是必要的，因为data.dropna(inplace = True)的返回是None。您可以通过打印其结果来确认这一点：
print(data.dropna(inplace = True)) # prints "None"
解决方案
使用新的数据帧：
new_df = data.dropna(inplace = True)
new_df.describe()
没有新的数据帧：
data.dropna().copy().describe()