python dropna

`dropna()` 是 pandas 库中的一个函数，用于删除数据框中包含缺失值的行或列。具体来说，它可以根据指定的轴（行或列）删除包含缺失值的行或列，并返回一个新的数据框。

例如，假设有一个数据框 df，其中包含一些缺失值：

   A    B    C
0  1  2.0  3.0
1  4  NaN  6.0
2  NaN  8.0  NaN
3  10 NaN  12.0

如果我们想删除包含缺失值的行，可以使用以下代码：

df.dropna(axis=0)

这将返回一个新的数据框，其中不包含任何缺失值的行：

   A    B    C
0  1  2.0  3.0

如果我们想删除包含缺失值的列，可以使用以下代码：

df.dropna(axis=1)

这将返回一个新的数据框，其中不包含任何缺失值的列：

   A
0  1
1  4
2 NaN
3 10

相关问题

python dropna subset

在Python中，`dropna`是一个用于处理缺失值的函数，用于删除包含缺失值的行或列。其中，`subset`是一个参数，用于指定要删除缺失值的特定列。你可以将需要删除缺失值的列作为一个列表传递给`subset`参数。例如，在一个DataFrame中，如果你想删除包含缺失值的列"column1"和"column2"，你可以这样使用`dropna`函数：`df.dropna(subset=['column1', 'column2'])`。这将删除列"column1"和"column2"中包含缺失值的行。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python dropna()用法.md](https://download.csdn.net/download/bamboo_128/12502384)[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 dropna 的用法](https://blog.csdn.net/weixin_39611820/article/details/111424791)[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 dropna()用法](https://blog.csdn.net/bamboo_128/article/details/106585634)[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 ]

python dropna 参数

`dropna` 是 pandas 库中用于删除缺失值的函数，其参数如下：

- `axis`：指定删除的方向，0 表示行，1 表示列，默认为 0。
- `how`：指定删除的方式，有两种取值可选。如果取值为 'any'，则只要存在缺失值就删除该行或列；如果取值为 'all'，则只有当该行或列全部为缺失值时才会删除。
- `thresh`：指定每行或每列最少非空数据的数量，当非空数据数量小于该值时，将该行或该列删除。
- `subset`：指定需要检查的列，默认为所有列。
- `inplace`：是否在原 DataFrame 上修改，默认为 False。

例如：

df.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)