python pd.dropna()
时间: 2024-02-01 20:11:28 浏览: 29
pd.dropna() 是 pandas 库中的一个函数,用于删除数据中的缺失值(NaN)。它可以应用于 pandas 的 DataFrame 或 Series 对象。
当应用于 DataFrame 对象时,pd.dropna() 将删除包含缺失值的整行或整列。默认情况下,它会删除包含任何缺失值的整行,但也可以通过指定 axis 参数来删除整列。此外,还可以通过设置 how 参数来控制删除的方式。
当应用于 Series 对象时,pd.dropna() 将删除包含缺失值的元素。
下面是一些常用的参数和用法:
- axis:指定删除的轴向,0 表示删除整行,1 表示删除整列,默认为 0。
- how:指定删除的方式,可选值为 'any' 和 'all'。'any' 表示只要存在缺失值就删除,'all' 表示只有全部是缺失值才删除,默认为 'any'。
- subset:指定要考虑的列或行的标签,可以是单个标签或标签列表。
示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含缺失值的 DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4],
'B': [5, None, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除包含缺失值的整行
df_dropna = df.dropna()
print(df_dropna)
# 删除包含缺失值的整列
df_dropna_col = df.dropna(axis=1)
print(df_dropna_col)
# 删除全部是缺失值的整行
df_dropna_all = df.dropna(how='all')
print(df_dropna_all)
# 删除指定列中包含缺失值的整行
df_dropna_subset = df.dropna(subset=['B', 'C'])
print(df_dropna_subset)
```
输出结果如下:
```
A B C
0 1.0 5.0 9
2 NaN 7.0 11
3 4.0 8.0 12
C
0 9
1 10
2 11
3 12
A B C
0 1.0 5.0 9
1 2.0 NaN 10
2 NaN 7.0 11
3 4.0 8.0 12
A B C
0 1.0 5.0 9
2 NaN 7.0 11
3 4.0 8.0 12
```
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)