pd.Series.nunique 删除空值

抱歉，我之前的回答有误。pd.Series.nunique 方法默认情况下不会删除空值，它会将空值作为一个独立的类别进行计数。

如果你想排除空值并计算唯一值的数量，可以使用 dropna 参数来过滤掉空值。将 dropna 参数设置为 True，即可在计算唯一值数量时忽略空值。

以下是示例代码：

import pandas as pd

s = pd.Series([1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5, None])

unique_values = s.dropna().nunique()
print(unique_values)

在上述示例中，Series 对象 s 中包含一个空值 None。通过使用 dropna 方法先删除空值，然后再调用 nunique 方法计算唯一值数量，最终输出结果为 5，排除了空值。

非常抱歉之前的错误回答带来的困惑。如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

pd.read_csv删除空值

可以使用 dropna() 方法来删除空值。具体操作如下：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除空值
df.dropna(inplace=True)

# 输出处理后的数据
print(df)

其中，`inplace=True` 表示直接在原数据上进行修改，不返回新的数据。

pd.read_excel空值

`pd.read_excel()`是pandas库中用于读取Excel文件的功能，当文件中有空值或缺失数据时，Python默认会将它们表示为`NaN`（Not a Number）。在处理Excel数据时，遇到空值可能是由于用户输入错误、数据采集过程中丢失信息等原因。

当你使用`read_excel()`加载含有空值的数据时，可以直接查看数据的前几行或者使用特定函数来检查空值。例如：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 查看数据是否存在空值
print(df.isnull().sum())  # 或者 df[df.isna().any(axis=1)] 查看包含空值的行

# 可以选择删除空值，如删除所有列都包含空值的行
df.dropna(how='all', axis=0, inplace=True)  # 参数how='all' 表示删除全为NaN的行

# 或者替换空值，比如用某个默认值填充
df.fillna(value=0, inplace=True)