pandas丢弃空值

pandas中的dropna()方法可以用于丢弃含有空值的行或列。函数形式为dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)。其中，axis参数表示按行删除还是按列删除；how参数表示删除行/列的条件，'any'表示该行/列只要有一个以上的空值，就删除；'all'表示该行/列全部都为空值，就删除；thresh参数表示如果该行/列中，非空元素数量小于这个值，就删除该行/列；subset参数表示按照指定的子集删除行/列；inplace参数表示是否原地替换调原来的dataframe，默认为False。

例如，如果我们有一个DataFrame df，可以通过df.dropna()来删除含有空值的行。如果想要删除含有全部为空值的列，可以使用df.dropna(axis=1, how='all')。

回答完问题后，您可以提出更多相关问题，我会尽力回答。
相关问题:
1. pandas中如何处理含有缺失值的数据？
2. 如何填充DataFrame中的缺失值？
3. 如何计算DataFrame中缺失值的数量？

相关问题

用Pandas编程处理data.csv文件，要求： （1）数据审核 （2）查看缺失值记录、查看缺失值记录，用多种方法填充NaN（空值），丢弃空值 （3）判断重复值、去除重复值 （4）用Z-SCORE标准化age列，用MaxMin数据归一化orders列。

好的，我会根据您的要求回答这个问题。

首先，我们需要导入 pandas 库，并读取 data.csv 文件。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")

接下来，我们可以对数据进行审核，查看数据的基本信息：

# 查看数据基本信息
print(df.info())

# 查看前5行数据
print(df.head())

接下来，我们可以查看缺失值记录，并进行填充或丢弃空值：

# 查看缺失值
print(df.isnull().sum())

# 用均值填充缺失值
df["age"].fillna(df["age"].mean(), inplace=True)

# 用众数填充缺失值
df["gender"].fillna(df["gender"].mode()[0], inplace=True)

# 丢弃空值
df.dropna(inplace=True)

然后，我们可以检查数据是否存在重复值，并去除重复值：

# 检查重复值
print(df.duplicated().sum())

# 去除重复值
df.drop_duplicates(inplace=True)

最后，我们可以用 Z-SCORE 标准化 age 列，用 MaxMin 数据归一化 orders 列：

# Z-SCORE 标准化 age 列
df["age"] = (df["age"] - df["age"].mean()) / df["age"].std()

# MaxMin 数据归一化 orders 列
df["orders"] = (df["orders"] - df["orders"].min()) / (df["orders"].max() - df["orders"].min())

这样，我们就完成了用 Pandas 编程处理 data.csv 文件的要求。

pandas dropna

pandas中的dropna()是一个用于滤除缺失数据的函数。它可以用来删除包含缺失值的行或列。在pandas中，缺失数据通常用NaN表示。通过使用dropna函数，我们可以轻松地从DataFrame中删除缺失值。该函数的默认行为是删除包含缺失值的行，可以通过指定axis参数为1或'columns'来删除包含缺失值的列。

例如，我们可以使用dropna函数来删除DataFrame中的缺失值。假设我们有一个包含三个列（"name"，"toy"和"born"）的DataFrame，其中包含一些缺失值。通过调用df.dropna()，我们可以删除包含缺失值的行。另外，我们也可以通过指定axis=1来删除包含缺失值的列。

此外，dropna函数还接受一个how参数，用于确定是否从DataFrame中删除包含缺失值的行或列。当至少有一个缺失值存在时，可以设置how参数为'all'以删除所有包含缺失值的行或列。如果设置how参数为'any'，则只要存在缺失值，就会删除相应的行或列。

总之，pandas的dropna函数是一个方便的方法，可以用来滤除缺失数据。它可以根据需要删除包含缺失值的行或列，并且可以通过how参数进一步控制删除的行为。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pandas之Dropna滤除缺失数据的实现方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38697063/13997589)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [pandas中dropna（）参数详解](https://blog.csdn.net/happy_wealthy/article/details/108576944)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Python-pandas的dropna()方法-丢弃含空值的行、列](https://blog.csdn.net/qq_17753903/article/details/89817371)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]