pandas删除缺失值

可以使用`dropna()`函数来删除缺失值。例如：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8]})

# 删除包含缺失值的行
df.dropna(inplace=True)

# 输出结果
print(df)

这将输出删除缺失值后的DataFrame：

     A    B
0  1.0  5.0
3  4.0  8.0

`dropna()`函数还可以接受其他参数，例如`axis`参数用于指定删除行还是列，默认为删除行；`how`参数用于指定删除方式，可选值包括`any`（只要有缺失值就删除）和`all`（所有值都是缺失值才删除）等。

相关问题

pandas删除缺失值那行

在Pandas库中，你可以使用`dropna()`函数来删除包含缺失值（NaN）的行。这个函数会检查DataFrame中的每个元素，如果发现某个元素缺失，则会根据指定的规则决定是否删除该行。默认的行为是删除含有任何缺失值的行。

例如，如果你有一个名为df的DataFrame，并想删除所有包含缺失值的行，可以这样做：

df = df.dropna()  # 删除所有包含缺失值的行

如果你想基于特定列删除含有缺失值的行，可以在`dropna()`函数中传入`axis=0`（表示按行操作），并指定`thresh`参数，如只删除某一列中缺失值超过一定数量的行：

df = df.dropna(subset=['column_name'], thresh=len(df) * 0.5)  # 删除'column_name'列中一半以上缺失值的行

或者设置`how='any'`，则只要有一项是NA就删除：

df = df.dropna(axis=0, how='any')  # 删除只要有任一列存在缺失值的行

pandas删除缺失值那一个格子

你可以使用Pandas中的dropna()函数来删除包含缺失值的行或列。如果你想要删除包含缺失值的特定单元格，你可以使用loc[]方法来选择特定的单元格，并使用drop()函数来删除它。例如，如果你想删除行索引为0，列索引为1的单元格，你可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df = df.dropna(subset=['A'], axis=0)
df = df.drop(['B'], axis=1)
print(df)

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含缺失值的Pandas DataFrame，然后使用dropna()函数删除了包含缺失值的行。接下来，我们使用drop()函数删除了列B，这样就删除了第一行第二列的单元格。