dataframe.dropna()
时间: 2023-11-18 09:54:08 浏览: 38
`dataframe.dropna()` 是一个 pandas 库中的函数,用于删除数据集中的缺失值。当应用于一个 DataFrame 对象时,它会返回一个删除了包含缺失值的行或列的新 DataFrame。
如果没有提供任何参数,`dropna()` 函数默认删除包含任何缺失值的行。如果你想删除包含缺失值的列,可以使用 `axis=1` 参数。
以下是一个示例:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含缺失值的 DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4],
'B': [5, None, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除包含缺失值的行
df_dropped = df.dropna()
# 删除包含缺失值的列
df_dropped_cols = df.dropna(axis=1)
```
在上面的例子中,`df_dropped` 将是一个删除了包含缺失值的行的新 DataFrame,而 `df_dropped_cols` 将是一个删除了包含缺失值的列的新 DataFrame。
相关问题
DataFrame.dropna():用法
`DataFrame.dropna()` 是 Pandas 中用于删除 DataFrame 中缺失值的方法。该方法的基本语法如下:
```python
df.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
```
其中,`df` 是要进行删除操作的 DataFrame 对象,`axis` 参数可以指定删除行或删除列,默认情况下删除行,即 `axis=0`;`how` 参数可以指定删除行或列的条件,有 `any` 和 `all` 两种取值,默认情况下为 `any`,即只要该行或列中有缺失值就删除;`thresh` 参数可以指定每行或每列至少需要有多少非缺失值才不会被删除;`subset` 参数可以指定只在某些列中查找缺失值,而不是整个 DataFrame。
例如,如果我们有一个名为 `df` 的 DataFrame,其中有缺失值,我们可以使用以下指令删除缺失值:
```python
df.dropna(inplace=True)
```
这样就会在原 DataFrame 上进行修改,删除所有包含缺失值的行。如果需要删除包含缺失值的列,可以指定 `axis=1`。如果要在某些列中查找缺失值,可以指定 `subset` 参数,例如 `subset=['col1', 'col2']`。如果要保留至少有两个非缺失值的行,可以指定 `thresh=2`。
dataframe.dropna()删除行
dataframe.dropna()删除行的操作是指通过调用dropna()函数来删除dataframe中含有空值的行。在这个函数中,使用默认的参数值即可实现删除含有空值的行的操作。具体而言,dropna()函数中的axis参数设置为0或'index',表示按行删除;how参数设置为'any',表示该行只要有一个以上的空值就会被删除。其他参数如thresh、subset和inplace可以根据需求进行设置。通过调用dropna()函数并传入以上参数,即可实现删除dataframe中含有空值的行的操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python pandas dropna 删除空值/缺失值(DataFrame)](https://blog.csdn.net/small__roc/article/details/123068015)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [详解pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)](https://download.csdn.net/download/weixin_38694299/13994675)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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