PythonでNaNを無視して相関係数を求めたい

閲覧ありがとうございます。
PandasDateframe読み込んだCSVのある2列の相関係数を求めたいです。
過去の平均を求めているのでいくつかNaN値が含まれているので、NaNを無視して相関係数を出したいです。
あまりcsv自体に手を加えたくないのですが、NaN値を無視して計算する方法はないでしょうか。
ご教授いただけると幸いです。

Python
1indicator = dfm['indi']
2returns = dfm['return_price']
3correlation = corrcoef(indicator, returns)
4r2= correlation[0, 1] ** 2
5ax.text(0.8, 0.1, f"R**2={r2:.4f}", transform=ax.transAxes)

return
'R**2=nan'

[csv]
time return_price indi
2020-12-06 13:49:17 2070859.0 NaN
2020-12-06 13:49:18 2070705.0 103.421167
2020-12-06 13:49:19 2070594.0 103.421321
2020-12-06 13:49:20 2070593.0 103.421476
2020-12-06 13:49:21 2070593.0 103.421684
2020-12-06 13:49:22 2070454.0 NaN
2020-12-06 13:49:23 2070392.0 103.422025
2020-12-06 13:49:24 2070389.0 103.422256
2020-12-06 13:49:25 2070378.0 103.422335
2020-12-06 13:49:26 2070375.0 103.422429

jbpb0

2020/12/10 06:15

どのように「NaNを無視」したいのかによって、答えが変わります

kei_124981

2020/12/10 06:39

ご回答ありがとうございます。どのような方法があるでしょうか？ NaNを含む行を無視するなど、結果に大きな影響を与えない方法が望ましいです。

jbpb0

2020/12/10 06:58

https://teratail.com/questions/308690 のmeg_さんの回答ではダメなのですか? dropna()でNaNがある行が無くなったデータフレームができるので、それで演算したらお望みの結果になると思うのですが https://note.nkmk.me/python-pandas-nan-dropna-fillna/

kei_124981

2020/12/10 07:21

とっさに行の削除したくないと思ったのですが、inplaceしなければ元のデータに変更なかったですね！解決しました！ありがとうございました！