下面是另一个使用.loc在一个Series上用nan替换inf的方法:

s.loc[(~np.isfinite(s)) & s.notnull()] = np.nan

所以，在回答最初的问题时

df = pd.DataFrame(np.ones((3, 3)), columns=list('ABC'))

for i in range(3): 
    df.iat[i, i] = np.inf

df
          A         B         C
0       inf  1.000000  1.000000
1  1.000000       inf  1.000000
2  1.000000  1.000000       inf

df.sum()
A    inf
B    inf
C    inf
dtype: float64

df.apply(lambda s: s[np.isfinite(s)].dropna()).sum()
A    2
B    2
C    2
dtype: float64

你可以在np.isinf中使用pd.DataFrame.mask。首先你应该确保你的dataframe系列都是float类型。然后使用dropna现有的逻辑。

print(df)

       col1      col2
0 -0.441406       inf
1 -0.321105      -inf
2 -0.412857  2.223047
3 -0.356610  2.513048

df = df.mask(np.isinf)

print(df)

       col1      col2
0 -0.441406       NaN
1 -0.321105       NaN
2 -0.412857  2.223047
3 -0.356610  2.513048

首先用NaN替换()infs:

df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan, inplace=True)

然后通过dropna()删除nan:

df.dropna(subset=["col1", "col2"], how="all", inplace=True)

例如:

>>> df = pd.DataFrame({"col1": [1, np.inf, -np.inf], "col2": [2, 3, np.nan]})
>>> df
   col1  col2
0   1.0   2.0
1   inf   3.0
2  -inf   NaN

>>> df.replace([np.inf, -np.inf], np.nan, inplace=True)
>>> df
   col1  col2
0   1.0   2.0
1   NaN   3.0
2   NaN   NaN

>>> df.dropna(subset=["col1", "col2"], how="all", inplace=True)
>>> df
   col1  col2
0   1.0   2.0
1   NaN   3.0

同样的方法也适用于级数。

上述解决方案将修改不在目标列中的inf。为了解决这个问题，

lst = [np.inf, -np.inf]
to_replace = {v: lst for v in ['col1', 'col2']}
df.replace(to_replace, np.nan)

与这里的其他答案不同，这一行代码适合我。

import numpy as np
df= df[df['required_column_name']!= np.inf]

使用选项上下文，无需永久设置use_inf_as_na就可以实现这一点。例如:

with pd.option_context('mode.use_inf_as_na', True):
    df = df.dropna(subset=['col1', 'col2'], how='all')

当然，它可以被设置为永久地将inf视为NaN

pd.set_option('use_inf_as_na', True)

对于旧版本，请将use_inf_as_na替换为use_inf_as_null。