python中dropna删除指定行
时间: 2024-01-11 17:05:36 浏览: 24
在 Python 中,可以使用 Pandas 库的 `dropna()` 方法来删除指定的行。`dropna()` 可以删除 DataFrame 中所有包含 NaN 值的行,也可以删除指定列含有 NaN 值的行。
下面是一个例子,假设有一个 DataFrame `df`,其中第二行和第四行包含 NaN 值,我们想要删除这两行:
```
import pandas as pd
# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
'B': [5, 6, None, 8],
'C': [9, 10, 11, None]})
# 删除含有 NaN 值的行
df = df.dropna(subset=['B', 'C'])
print(df)
```
输出:
```
A B C
0 1 5.0 9.0
1 2 6.0 10.0
```
在这个例子中,`subset=['B', 'C']` 参数指定了要删除哪些列含有 NaN 值的行。可以根据具体情况选择需要删除的列。
相关问题
python中dropna的subset函数
在Python中,dropna函数是pandas库中的一个函数,用于删除包含缺失值的行或列。该函数可以应用于DataFrame和Series对象。
subset参数用于指定要应用dropna函数的列或行。它可以是一个字符串、一个列表或一个元组,用来指定要删除缺失值的列或行。默认情况下,subset参数为None,表示对整个DataFrame或Series应用dropna函数。
下面是一些示例用法:
1. 在DataFrame中删除包含缺失值的行:
```python
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, None, 4, None],
'B': [None, 6, 7, None, 9],
'C': [10, 11, 12, 13, 14]}
df = pd.DataFrame(data)
df.dropna(subset=['A']) # 删除包含缺失值的行,只针对'A'列
```
2. 在DataFrame中删除包含缺失值的列:
```python
df.dropna(subset=['A', 'B']) # 删除包含缺失值的列,针对'A'和'B'列
```
3. 在Series中删除包含缺失值的元素:
```python
s = pd.Series([1, None, 3, None, 5])
s.dropna(subset=[0, 1]) # 删除包含缺失值的元素,只针对索引为0和1的元素
```
python中dropna函数的用法
`dropna()` 是 pandas 库中的一个函数,用于删除 DataFrame 或 Series 中的缺失值。
**语法:**
```python
DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
```
参数说明:
- `axis`:指定删除的行或列,0 表示删除行,1 表示删除列,默认为 0;
- `how`:指定删除的方式,'any' 表示只要有缺失值就删除,'all' 表示全部为缺失值才删除,默认为 'any';
- `thresh`:指定保留的非缺失值数量,如果一行/列中非缺失值数量少于 thresh,则会被删除;
- `subset`:指定对哪些列进行缺失值删除;
- `inplace`:是否对原始 DataFrame 进行修改,默认为 False,即不修改原始 DataFrame。
**示例:**
```python
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],
'B': [5, np.nan, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, 12]})
# 删除包含缺失值的行
df.dropna()
# 删除包含缺失值的列
df.dropna(axis=1)
# 只删除全是缺失值的行
df.dropna(how='all')
# 只保留至少有 2 个非缺失值的行
df.dropna(thresh=2)
# 只对 A 列和 B 列进行缺失值删除
df.dropna(subset=['A', 'B'])
```