要使用单个命令删除Nan和inf，请使用

df = df[ np.isfinite( df ).all( axis = 1) ]

如果由于某种原因以上方法对你不起作用，请尝试以下2个步骤:

df = df[ ~( df.isnull().any( axis = 1 ) ) ] #to remove nan
df = df[ ~( df.isin( [np.inf, -np.inf]).any(axis =1) )] #to remove inf

使用(快捷简单):

df = df[np.isfinite(df).all(1)]

这个答案是基于DougR在另一个问题中的回答。 下面是一个示例代码:

import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame([1,2,3,np.nan,4,np.inf,5,-np.inf,6])
print('Input:\n',df,sep='')
df = df[np.isfinite(df).all(1)]
print('\nDropped:\n',df,sep='')

结果:

Input:
    0
0  1.0000
1  2.0000
2  3.0000
3     NaN
4  4.0000
5     inf
6  5.0000
7    -inf
8  6.0000

Dropped:
     0
0  1.0
1  2.0
2  3.0
4  4.0
6  5.0
8  6.0

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

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]

还有一种解决方案是使用isin方法。使用它来确定每个值是无限的还是缺失的，然后链接all方法来确定行中的所有值是无限的还是缺失的。

最后，使用该结果的负数通过布尔索引选择不全是无穷大或缺失值的行。

all_inf_or_nan = df.isin([np.inf, -np.inf, np.nan]).all(axis='columns')
df[~all_inf_or_nan]

只是偶然发现了这一个，我发现了一行没有替换或numpy:

df = pd.DataFrame(
    [[1, np.inf],
     [1, -np.inf],
     [1, 2]],
    columns=['a', 'b']
)
df.query("b not in [inf, -inf]")
>>> a  b
 2  1  2.0

对于某些版本的pandas，可能需要在列b的名称周围使用back '。