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pandasで0の要素を欠損値(NaN)にする方法

データフレーム型を扱うときに0.0を欠損値(NaN)にしたい場面は多い(私の場合)
今までは

import pandas as pd
a = pd.read_csv("sample.csv")

で読み込み

import numpy as np
b = np.array(a)

でnumpyの配列に変換し

for n in range(b.size):
    if b[n] == 0.0:
        b[n] = float(NaN)

で欠損値にしていた.
しかし,この手法は相当面倒である.
またデータフレーム型に直さなければならないし
そこで,画期的(私にとっては)な方法を知ってしまった.

import pandas as pd
a = pd.read_csv("sample.csv")
b = a[a!=0.0]

これだけでできてしまった.
これまでの苦労は...(こんなことは日常茶飯事なので前向きに)