清除df1与df2中的重复数据和缺失数据(df1清除存在NaN的行,df2清除“Gene Symbol”列存在NaN的行)
时间: 2024-02-21 12:58:50 浏览: 22
好的,针对您的问题,可以使用以下代码清除df1和df2中的重复数据和缺失数据:
```python
# 清除df1中存在NaN的行和重复行
df1.dropna(inplace=True)
df1.drop_duplicates(inplace=True)
# 清除df2中“Gene Symbol”列存在NaN的行和重复行
df2.dropna(subset=['Gene Symbol'], inplace=True)
df2.drop_duplicates(inplace=True)
```
其中,`dropna()`函数用于清除存在NaN的行,`drop_duplicates()`函数用于清除重复行。在清除df2中的缺失数据时,需要指定`subset=['Gene Symbol']`参数,表示只对“Gene Symbol”列进行处理。
请注意,以上代码是基于Pandas库实现的。
相关问题
python清除df1与df2中的重复数据和缺失数据(df1清除存在NaN的行,df2清除“Gene Symbol”列存在NaN的行)
好的,您可以使用 Pandas 库提供的函数 `drop_duplicates()` 和 `dropna()` 来清除重复数据和缺失数据。具体的代码如下:
```python
# 清除基因芯片文件中的重复数据和缺失数据
df1 = df1.drop_duplicates() # 清除重复数据
df1 = df1.dropna() # 清除缺失数据
# 清除平台文件中的重复数据和缺失数据
df2 = df2.drop_duplicates() # 清除重复数据
df2 = df2.dropna(subset=['Gene Symbol']) # 清除 Gene Symbol 列中的缺失数据
```
其中,`drop_duplicates()` 函数用于清除重复数据,`dropna()` 函数用于清除缺失数据。对于平台文件,由于只需要清除 Gene Symbol 列中的缺失数据,因此需要在 `dropna()` 函数中使用 `subset` 参数来指定需要清除缺失数据的列。
(2)清除df1与df2中的重复数据和缺失数据(df1清除存在NaN的行,df2清除“Gene Symbol”列存在NaN的行)
好的,以下是清除重复数据和缺失数据的代码:
```python
# 清除df1中的重复数据和NaN行
df1.drop_duplicates(inplace=True)
df1.dropna(inplace=True)
# 清除df2中Gene Symbol列中的NaN行
df2.dropna(subset=["Gene Symbol"], inplace=True)
```
其中,`drop_duplicates`函数用于清除重复数据,`dropna`函数用于清除存在NaN的行。对于df2,由于只需要清除“Gene Symbol”列存在NaN的行,所以使用`subset`参数指定要清除的列名。使用`inplace=True`参数可以直接修改原始数据,不需要赋值给一个新的变量。