dataframe中，判断 fund_daily_perf['nav_gth'] 的值为 NaN，如何写代码

如果 fund_daily_perf 是一个 pandas DataFrame，可以使用 isna() 方法判断 nav_gth 列是否为 NaN，代码如下：

fund_daily_perf['nav_gth'].isna()

如果要筛选出 nav_gth 列为 NaN 的行，可以使用 loc 方法，代码如下：

fund_daily_perf.loc[fund_daily_perf['nav_gth'].isna()]

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import pandas as pd

# 假设你的 DataFrame 名称为 df

# 查找 FID_ 列中编号为 942 的值
result = df[df['FID_'] == 942]

# 打印查找到的结果
print(result)

上述代码中，我们使用布尔索引 `df['FID_'] == 942` 来查找 `FID_` 列中值为 942 的行。然后，我们将这些行作为索引应用到 DataFrame 中，得到查找到的结果存储在 `result` 变量中。最后，打印出查找到的结果。

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import pandas as pd

# 假设你的 DataFrame 名称为 df

# 删除 FID_ 列中编号为 1086 的行
df = df[df['FID_'] != 1086]

# 打印删除后的 DataFrame
print(df)

上述代码中，我们使用布尔索引 `df['FID_'] != 1086` 来选择 FID_ 列中值不等于 1086 的行，然后将这些行重新赋值给 DataFrame，实现了删除编号为 1086 的行。最后，打印出删除后的 DataFrame。