python dataframe怎么移除nan数组所在行

可以使用 Pandas 中的 `dropna()` 函数来移除 DataFrame 中包含 NaN 值的行。该函数可以接收多个参数，其中 `axis=0` 表示按行删除，`how='any'` 表示只要该行包含 NaN 值就删除，`inplace=True` 表示在原 DataFrame 上直接进行修改。下面是示例代码：

import pandas as pd

# 创建包含 NaN 值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, None], 'B': [5, None, 7, None, 9]})
print(df)

# 移除包含 NaN 值的行
df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)
print(df)

输出：

     A    B
0  1.0  5.0
1  2.0  NaN
2  3.0  7.0
3  4.0  NaN
4  NaN  9.0

     A    B
0  1.0  5.0
2  3.0  7.0

可以看到，第二个 DataFrame 已经将包含 NaN 值的行移除了。

相关问题

python dataframe 查nan数量

要查找Python dataframe中NaN的数量，你可以使用isnull()函数将数据框转换为布尔值的数据框，然后使用sum()函数计算True的数量。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, None, 4, 5],
                   'col2': [6, None, 8, 9, 10],
                   'col3': [None,12, 13, 14, 15})

# 使用isnull()函数将数据框转换为布尔值的数据框
is_nan = df.isnull()

# 使用sum()函数计算True的数量
nan_count = is_nan.sum().sum()
print("NaN的数量为：", nan_count)

这段代码中，我们先创建了一个示例数据框df，然后使用isnull()函数将df转换为一个布尔值的数据框is_nan，其中True表示对应的位置是NaN。接下来，我们使用sum()函数两次来计算is_nan中True的数量，即NaN的数量。最后，我们打印出NaN的数量。

希望这个答案对你有帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python dataframe NaN处理方式](https://download.csdn.net/download/weixin_38656064/13761277)[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* [Python pandas读取表格时nan值判断，dataframe中nan值判断，判断表格中nan值的类型，判断数组中nan值的类型](https://blog.csdn.net/L_goodboy/article/details/124414931)[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】从列表/dataframe/pandas中删除 nan](https://blog.csdn.net/weixin_39589455/article/details/128287589)[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 ]

dataframe改成numpy数组代码

将 Pandas DataFrame 转换为 Numpy 数组可以使用 `to_numpy()` 方法。示例代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 将 DataFrame 转换为 Numpy 数组
arr = df.to_numpy()

# 查看转换后的 Numpy 数组
print(arr)

输出结果：

[[1 4 7]
 [2 5 8]
 [3 6 9]]

注意：如果 DataFrame 中有空值（NaN），则转换后的 Numpy 数组中相应的位置也会是 NaN。如果需要将空值替换为其他值，可以使用 `fillna()` 方法。