dataframe.dropna()

`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：

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()参数

`dataframe.dropna()` 是 Pandas 库中用于处理缺失值（NaN 或 None）的方法。它可以从 DataFrame 中移除含有缺失值的行或列。这个函数有几个可选参数，用于控制删除缺失值的方式：

1. **axis**: 可选，默认为 0（即默认删除行）。如果设置为 1，则删除列。
- `axis=0`：删除具有任何缺失值的行。
- `axis=1`：删除包含任何缺失值的列。

2. **how**: 可选，默认为 'any'。决定在哪些情况下删除行或列。
- `'any'`：如果一行（对于 axis=0）或一列（对于 axis=1）有任何缺失值，则删除该行或列。
- `'all'`：只有当所有元素都是缺失值时才删除。

3. **thresh**: 可选。只有当指定列或行的缺失值数量少于 thresh 时，才会保留。这对于删除只有少量缺失值的数据很有用。

4. **subset**: 可选，一个列标签列表，仅对这些列应用缺失值检查。

5. **inplace**: 可选，默认为 False。如果设置为 True，将直接修改原始 DataFrame，否则返回一个新的 DataFrame。

6. **errors**: 可选，指定如何处理错误。
- `'raise'`：抛出一个 ValueError 异常。
- `'ignore'`：忽略错误，不会删除任何行或列。
- `'coerce'`：尝试转换缺失值为相应列的数据类型，如果无法转换则填充 NaN。

使用 `dropna()` 参数时，你可以根据具体的需求选择合适的参数组合来处理 DataFrame 中的缺失值。例如，`df.dropna(axis=1, how='all')` 将删除所有列，只要其中有任何一个非空值。

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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