问题描述
您可以使用NumPy的帮助np.nanmax，np.nanmin：
In [28]: df
Out[28]:
A B C
0 7 NaN 8
1 3 3 5
2 8 1 7
3 3 0 3
4 8 2 7
In [29]: np.nanmax(df.iloc[:, 1].values)
Out[29]: 3.0
In [30]: np.nanmin(df.iloc[:, 1].values)
Out[30]: 0.0
解决方法
由于我的pandas数据框的一列具有nan值，因此当我想获取该列的最大值时，它只会返回错误。
>>> df.iloc[:,1].max()
'error:512'
如何跳过该nan值并获取该列的最大值？