python中dataframe删除nan行
时间: 2024-01-13 22:03:15 浏览: 34
可以使用dropna()方法删除包含NaN值的行:
```python
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)
```
输出结果:
```
A B C
0 1.0 5.0 9.0
```
也可以通过指定axis=0参数来删除行中包含NaN值的列:
```python
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)
```
输出结果:
```
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [0, 1, 2, 3]
```
相关问题
python dataframe怎么移除nan数组所在行
可以使用 Pandas 中的 `dropna()` 函数来移除 DataFrame 中包含 NaN 值的行。该函数可以接收多个参数,其中 `axis=0` 表示按行删除,`how='any'` 表示只要该行包含 NaN 值就删除,`inplace=True` 表示在原 DataFrame 上直接进行修改。下面是示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建包含 NaN 值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, None], 'B': [5, None, 7, None, 9]})
print(df)
# 移除包含 NaN 值的行
df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)
print(df)
```
输出:
```
A B
0 1.0 5.0
1 2.0 NaN
2 3.0 7.0
3 4.0 NaN
4 NaN 9.0
A B
0 1.0 5.0
2 3.0 7.0
```
可以看到,第二个 DataFrame 已经将包含 NaN 值的行移除了。
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:
```python
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)
```
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!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python dataframe NaN处理方式](https://download.csdn.net/download/weixin_38656064/13761277)[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-2~all~insert_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](https://blog.csdn.net/L_goodboy/article/details/124414931)[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-2~all~insert_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](https://blog.csdn.net/weixin_39589455/article/details/128287589)[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-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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