pandas dropna 与空值

pandas中的dropna函数用于删除包含空值或缺失值的行或列。该函数具有以下参数：
- axis：指定删除行还是列，默认为0（删除行）。
- how：指定删除的条件，默认为'any'，表示只要有一个空值或缺失值就删除，也可以设置为'all'，表示只有全部为空值或缺失值才删除。
- thresh：指定每行或每列至少需要有多少个非空值或非缺失值才不被删除。
- subset：指定要检查的列或行的标签。
- inplace：指定是否在原始DataFrame上进行修改，默认为False，即返回一个新的DataFrame。

以下是一个示例，演示了如何使用dropna函数删除包含空值或缺失值的行或列：

import pandas as pd

# 创建一个包含空值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4],
        'B': [5, None, 7, 8],
        'C': [None, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除包含空值的行
df_dropna_rows = df.dropna()
print("删除包含空值的行：")
print(df_dropna_rows)

# 删除包含空值的列
df_dropna_cols = df.dropna(axis=1)
print("删除包含空值的列：")
print(df_dropna_cols)

相关问题

pandas dropna

pandas中的dropna()是一个用于滤除缺失数据的函数。它可以用来删除包含缺失值的行或列。在pandas中，缺失数据通常用NaN表示。通过使用dropna函数，我们可以轻松地从DataFrame中删除缺失值。该函数的默认行为是删除包含缺失值的行，可以通过指定axis参数为1或'columns'来删除包含缺失值的列。

例如，我们可以使用dropna函数来删除DataFrame中的缺失值。假设我们有一个包含三个列（"name"，"toy"和"born"）的DataFrame，其中包含一些缺失值。通过调用df.dropna()，我们可以删除包含缺失值的行。另外，我们也可以通过指定axis=1来删除包含缺失值的列。

此外，dropna函数还接受一个how参数，用于确定是否从DataFrame中删除包含缺失值的行或列。当至少有一个缺失值存在时，可以设置how参数为'all'以删除所有包含缺失值的行或列。如果设置how参数为'any'，则只要存在缺失值，就会删除相应的行或列。

总之，pandas的dropna函数是一个方便的方法，可以用来滤除缺失数据。它可以根据需要删除包含缺失值的行或列，并且可以通过how参数进一步控制删除的行为。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Pandas之Dropna滤除缺失数据的实现方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38697063/13997589)[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* [pandas中dropna（）参数详解](https://blog.csdn.net/happy_wealthy/article/details/108576944)[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-pandas的dropna()方法-丢弃含空值的行、列](https://blog.csdn.net/qq_17753903/article/details/89817371)[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 ]

pandas dropna函数

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。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 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 ]