pandas dropna函数

时间: 2023-10-12 19:02:58 浏览: 92

详解pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)

### pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)详解在数据分析领域，处理缺失数据是一项非常重要的任务。Pandas作为Python中最常用的库之一，在处理缺失数据方面提供了丰富的功能。本篇文章将详细介绍`pd.dropna()`方法，并通过示例代码帮助读者更好地理解和应用。 #### 一、创建带有缺失值的DataFrame 我们需要创建一个包含缺失值的DataFrame，以便后续演示如何使用`pd.dropna()`方法。以下是创建过程： ```python import pandas as pd import numpy as np # 创建一个5x3的随机DataFrame df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=list('abcde'), columns=['one', 'two', 'three']) # 将部分单元格设置为NaN表示缺失 df.loc['b', 'one'] = np.nan df.loc['b', 'two'] = np.nan df.loc['c', 'three'] = np.nan df.loc['d', 'three'] = np.nan print('\n原始DataFrame:') print(df) ``` **输出示例：** ``` 原始DataFrame: one two three a 0.71463486 -1.2693745 -0.55528579 b NaN NaN -0.79546672 c 0.94074274 -1.3713286 NaN d -0.85692999 0.9197993 NaN e 0.26452629 0.9790747 1.37956979 ``` #### 二、`pd.dropna()`方法基本用法 `pd.dropna()`方法允许用户根据不同的条件删除包含缺失值的行或列。以下是该方法的基本语法及常用参数： ```python DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) ``` - **`axis`**: 0表示按行操作，1表示按列操作。 - **`how`**: {'any', 'all'}, 默认为'any'。如果选择'any'，则只要有缺失值就会被删除；若选择'all'，则只有当整行（列）都是缺失值时才删除。 - **`thresh`**: 指定每行（列）至少含有非空值的数量，否则删除该行（列）。 - **`subset`**: 列表形式，只考虑这些列中的缺失值。 - **`inplace`**: 如果为True，则直接修改原DataFrame，否则返回新的DataFrame。 #### 三、示例分析 ##### 1. 删除包含任何缺失值的行 ```python print('\n删除任何包含缺失值的行:') print(df.dropna(axis=0, how='any')) ``` **输出示例：** ``` 删除任何包含缺失值的行: one two three a 0.714635 -1.269375 -0.555286 e 0.264526 0.979075 1.379570 ``` ##### 2. 删除所有值均为缺失值的行 ```python print('\n删除所有值均为缺失值的行:') print(df.dropna(axis=0, how='all')) ``` **输出示例：** ``` 删除所有值均为缺失值的行: one two three a 0.714635 -1.269375 -0.555286 b NaN NaN -0.795467 c 0.940743 -1.371329 NaN d -0.856930 0.919799 NaN e 0.264526 0.979075 1.379570 ``` 由于原DataFrame中没有一行全是缺失值，因此输出结果与原始DataFrame相同。 ##### 3. 设置阈值删除行假设我们希望保留至少有2个非空值的行： ```python print('\n至少保留2个非空值的行:') print(df.dropna(axis=0, thresh=2)) ``` **输出示例：** ``` 至少保留2个非空值的行: one two three a 0.714635 -1.269375 -0.555286 c 0.940743 -1.371329 NaN d -0.856930 0.919799 NaN e 0.264526 0.979075 1.379570 ``` ##### 4. 删除特定列中的缺失值仅考虑列'two'和'three'中的缺失值： ```python print('\n仅考虑two和three列中的缺失值:') print(df.dropna(axis=0, subset=['two', 'three'])) ``` **输出示例：** ``` 仅考虑two和three列中的缺失值: one two three a 0.714635 -1.269375 -0.555286 e 0.264526 0.979075 1.379570 ``` ##### 5. 原地删除缺失值 ```python df.dropna(inplace=True) print('\n原地删除缺失值后的DataFrame:') print(df) ``` **输出示例：** ``` 原地删除缺失值后的DataFrame: one two three a 0.714635 -1.269375 -0.555286 e 0.264526 0.979075 1.379570 ``` 通过以上示例，我们可以看到`pd.dropna()`方法在处理缺失数据方面的灵活性和强大功能。根据实际需求合理选择参数，可以有效提高数据清洗的效率和准确性。希望本文能够帮助到大家在实际工作中更好地利用Pandas进行数据分析。

pandas中的dropna函数是用于过滤和删去缺失数据的列或行的常用函数。具体使用方法是通过调用该函数并传入所需要操作的数据对象，可以是Series或DataFrame，然后返回一个仅含非空数值和索引的新对象。对于Series，可以使用data[column_name].dropna()来删除指定列中的缺失值。例如，对于Series data['update_level']，可以使用data['update_level'].dropna()来删除该列中的缺失值。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [pandas dropna()函数](https://blog.csdn.net/KIKI_ZSH/article/details/122882503)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [Python-pandas的dropna()方法-丢弃含空值的行、列](https://blog.csdn.net/xiao_yi_xiao/article/details/123502982)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

阅读全文

pandas dropna函数

相关推荐

Python pandas常用函数详解

pandas dropna函数怎么用

pandas中dropna函数

pandas dropna

python pandas dropna

pandas dropna 参数

pandas dropna参数

pandas dropna()

pandas dropna 与空值

python pandas dropna参数说明

pandas dropna()参数有哪些

用pandas库的dropna函数

pandas中dropna()函数的用法

dropna函数的作用

python dropna函数参数

Python里dropna函数

dropna函数怎么使用

dropna 函数怎么用

毕设和企业适用springboot企业数据管理平台类及跨境电商管理平台源码+论文+视频.zip

最新推荐

毕设和企业适用springboot企业数据管理平台类及跨境电商管理平台源码+论文+视频.zip

基于net的超市管理系统源代码（完整前后端+sqlserver+说明文档+LW）.zip

LABVIEW程序实例-公式节点.zip

Windows平台下的Fastboot工具使用指南

管理建模和仿真的文件

DLMS规约深度剖析：从基础到电力通信标准的全面掌握

修改代码，使其正确运行

Python机器学习基础入门与项目实践

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【Shell脚本进阶】：wc命令行数统计的高级用法及解决方案