pandas怎么删除缺失值

在 pandas 中，可以使用 `dropna()` 函数来删除缺失值。这个函数会返回一个删除了缺失值的新 DataFrame。

下面是一个简单的例子，演示如何使用 `dropna()` 函数删除缺失值：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的 DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 2, 3, 4, None],
        'C': [1, 2, 3, None, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除包含缺失值的行
df_dropped = df.dropna()

print(df_dropped)

输出结果会是一个没有缺失值的新 DataFrame：

     A    B    C
0  1.0  2.0  1.0

你也可以使用 `dropna()` 函数删除包含特定列或行中的缺失值。可以通过设置 `axis` 参数来指定删除行还是列，通过设置 `subset` 参数来指定删除哪些列或行中的缺失值。例如，如果你只想删除列中的缺失值，可以使用以下代码：

df_dropped_columns = df.dropna(axis='columns')

希望这个回答能够帮到你！如果你有其他问题，可以继续提问。

相关问题

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。

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。