如何对dataframe某一列取log对数，同时忽略列中的nan项

您可以使用pandas库中的`np.log()`函数结合`df['column'].dropna()`方法来对DataFrame某一列取对数，并忽略NaN项。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
        'B': [6, np.nan, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对列'A'取对数并忽略NaN项
df['A'] = np.log(df['A'].dropna())

print(df)

输出结果如下：

          A     B
0  0.000000   6.0
1  0.693147   NaN
2       NaN   8.0
3  1.386294   9.0
4  1.609438  10.0

在这个示例中，我们使用了`np.log()`函数对列'A'进行对数计算，并使用`dropna()`方法删除了包含NaN项的行。请注意，这里我们将结果重新赋值给了列'A'，如果您想保留原始列，则可以使用新的列来存储取对数后的值。