在dataframe列中删空值

在Python的DataFrame中，空值通常被表示为NaN。要删除DataFrame列中的空值，可以使用dropna()函数。该函数会删除包含空值的整个列。

下面是一个删除空值的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
from numpy import nan as NaN

# 创建包含空值的DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, NaN, 4, 5],
                   'B': [NaN, NaN, 3, 4, NaN],
                   'C': [NaN, 2, 3, NaN, 5})

# 删除包含空值的列
df = df.dropna(axis=1)

# 打印结果
print(df)

运行以上代码，将删除包含空值的列，并打印结果。

注意，dropna()函数默认情况下会删除包含任何空值的行或列。如果只想删除包含全部空值的行或列，可以使用how参数来指定删除条件。例如，如果想删除包含全部空值的列，可以使用df.dropna(axis=1, how='all')。

相关问题

dataframe如何输入空值

要在DataFrame中输入空值，可以使用numpy库中的np.nan或Python的None。下面是几种常见的方法：

1. 使用np.nan：

   import pandas as pd
   import numpy as np

   df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan],
                      'B': ['a', np.nan, 'c']})

2. 使用None：

   import pandas as pd

   df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None],
                      'B': ['a', None, 'c']})

这样就可以在DataFrame中输入空值了。

dataframe某一列空值统计

要统计DataFrame某一列的空值数量，你可以使用`isnull()`方法将DataFrame转换为一个布尔值的DataFrame，然后使用`sum()`方法得到每一列的空值数量。下面是一个示例代码来统计某一列的空值数量：<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python金融分析小知识(5)——如何查看DataFrame中的空值](https://blog.csdn.net/qq_41281698/article/details/124570002)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [pandas dataframe统计填充空值大全](https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/123655499)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]