python中dataframe删除nan行

可以使用dropna()方法删除包含NaN值的行：
import pandas as pd

# 创建包含NaN值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, np.nan]})

# 删除包含NaN值的行
df = df.dropna()

print(df)
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输出结果：
A B C
0 1.0 5.0 9.0
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也可以通过指定axis=0参数来删除行中包含NaN值的列：
import pandas as pd

# 创建包含NaN值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, np.nan]})

# 删除包含NaN值的列
df = df.dropna(axis=1)

print(df)
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输出结果：
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [0, 1, 2, 3]
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相关问题

python dataframe统计NAN

好的，我现在需要回答用户关于如何在pandas DataFrame中统计NaN或缺失值数量的问题。首先，我得回忆一下pandas的相关方法。记得pandas有isna()和isnull()函数，这两个函数可以检测缺失值，生成一个布尔类型的DataFrame，其中True表示该位置是NaN。然后，用户可能需要统计每列或每行的NaN数量，或者是整个DataFrame中的总数。
接下来，我应该分步骤说明不同的统计方法。首先，统计每列的NaN数量，可以使用df.isna().sum()，因为sum()会将True视为1，False视为0，这样每列的和就是该列的NaN数量。同样，如果要统计每行的NaN数量，可以指定axis=1，即df.isna().sum(axis=1)。
然后，用户可能还想知道整个DataFrame中有多少个NaN，这时候可以用两次sum()，先按列求和再总和，或者直接使用values.sum()，比如df.isna().sum().sum()。这样就能得到总缺失值数量。
另外，用户可能还想了解每个列的缺失值比例，可以用df.isna().mean()，这样得到的是每列NaN的比例。比如，如果一列有2个NaN，总共有4个数据，比例就是0.5。
我还需要检查是否有其他相关的方法，比如使用describe()或者info()，不过这些可能不太直接。info()会显示每列的非空值数量，从而间接得到NaN的数量，但不如isna().sum()直接。
然后，我需要考虑用户提供的引用内容。引用[2]中提到了替换NaN值为零的例子，其中创建了一个包含NaN的DataFrame，这可能作为示例使用。我可以参考这个例子来构造示例代码，比如使用data字典创建df，然后应用上述方法。
此外，用户的问题中提到了“统计NAN值的方法”，可能需要给出具体的代码示例，并解释每个步骤的作用。例如，先导入pandas，创建示例DataFrame，然后展示如何计算每列、每行和总的NaN数量。
可能还需要注意一些常见问题，比如isna()和isnull()在pandas中是等价的，可以互换使用。另外，如果用户的数据中有其他类型的缺失值，比如NaT，这些函数同样可以检测到。
最后，应该验证这些方法的正确性。比如，在示例DataFrame中，列A有1个NaN，列B有1个NaN，列C没有NaN。那么每列的sum()结果应该是A:1，B:1，C:0，总的sum().sum()是2。这样在示例中展示代码和输出，可以更清楚地说明问题。
总结一下，回答的结构应该是：先介绍isna()/isnull()函数，然后分情况说明如何统计每列、每行、总数以及比例，并提供示例代码和输出。同时，结合用户提供的引用中的示例数据，确保示例的一致性和可理解性。在Pandas中统计DataFrame的缺失值（NaN）数量可以通过以下方法实现：

一、基本统计方法

统计每列的NaN数量使用isna()或isnull()生成布尔掩码，再通过sum()聚合：
import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 5, 6, 7], 'C': [8, 9, 10, 11]}
df = pd.DataFrame(data)

# 每列NaN数量
nan_per_column = df.isna().sum()
print(nan_per_column)
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输出：
A 1
B 1
C 0
dtype: int64
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统计每行的NaN数量指定axis=1按行统计：
nan_per_row = df.isna().sum(axis=1)
print(nan_per_row)
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输出：
0 1
1 0
2 1
3 0
dtype: int64
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统计整个DataFrame的NaN总数双重sum()聚合：
total_nan = df.isna().sum().sum()
print(total_nan) # 输出: 2
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二、进阶统计方法

计算缺失值比例使用mean()替代sum()：
# 每列NaN比例
nan_ratio = df.isna().mean()
print(nan_ratio)
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输出：
A 0.25
B 0.25
C 0.00
dtype: float64
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快速查看缺失值概况使用info()方法：
df.info()
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输出：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 4 entries, 0 to 3
Data columns (total 3 columns):
A 3 non-null float64
B 3 non-null float64
C 4 non-null int64
dtypes: float64(2), int64(1)
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三、处理缺失值的关联操作
若需替换NaN值，可参考以下方法[^2]：
df_filled = df.fillna(0) # 将NaN替换为0
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python dataframe 查nan数量

要查找Python dataframe中NaN的数量，你可以使用isnull()函数将数据框转换为布尔值的数据框，然后使用sum()函数计算True的数量。下面是一个示例代码：
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, None, 4, 5],
'col2': [6, None, 8, 9, 10],
'col3': [None,12, 13, 14, 15})

# 使用isnull()函数将数据框转换为布尔值的数据框
is_nan = df.isnull()

# 使用sum()函数计算True的数量
nan_count = is_nan.sum().sum()
print("NaN的数量为：", nan_count)
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这段代码中，我们先创建了一个示例数据框df，然后使用isnull()函数将df转换为一个布尔值的数据框is_nan，其中True表示对应的位置是NaN。接下来，我们使用sum()函数两次来计算is_nan中True的数量，即NaN的数量。最后，我们打印出NaN的数量。
希望这个答案对你有帮助！123
引用[.reference_title]

1 python dataframe NaN处理方式[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2allinsert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
2 Python pandas读取表格时nan值判断，dataframe中nan值判断，判断表格中nan值的类型，判断数组中nan值的类型[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2allinsert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
3 【Python】从列表/dataframe/pandas中删除 nan[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2allinsert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]