下面的方法对我很有效。如果以上方法都不起作用，那就有帮助了:

df[df['colum_name'].str.len() >= 1]

其基本思想是，只有当长度强度大于1时才拾取记录。这在处理字符串数据时尤其有用

最好!

另一个版本:

df[~df['EPS'].isna()]

你可以试试:

df['EPS'].dropna()

你可以使用dataframe方法notnull或isnull的逆，或numpy.isnan:

In [332]: df[df.EPS.notnull()]
Out[332]:
   STK_ID  RPT_Date  STK_ID.1  EPS  cash
2  600016  20111231    600016  4.3   NaN
4  601939  20111231    601939  2.5   NaN


In [334]: df[~df.EPS.isnull()]
Out[334]:
   STK_ID  RPT_Date  STK_ID.1  EPS  cash
2  600016  20111231    600016  4.3   NaN
4  601939  20111231    601939  2.5   NaN


In [347]: df[~np.isnan(df.EPS)]
Out[347]:
   STK_ID  RPT_Date  STK_ID.1  EPS  cash
2  600016  20111231    600016  4.3   NaN
4  601939  20111231    601939  2.5   NaN

不要掉，只取EPS不是NA的行:

df = df[df['EPS'].notna()]

这是另一种解决方案，它使用了np。Nan != np.nan:

In [149]: df.query("EPS == EPS")
Out[149]:
                 STK_ID  EPS  cash
STK_ID RPT_Date
600016 20111231  600016  4.3   NaN
601939 20111231  601939  2.5   NaN