如何用dropna函数,仅保留缺失值?
时间: 2023-02-09 09:24:07 浏览: 76
在Pandas中使用dropna()函数删除缺失值,要保留缺失值的话,可以使用 ~ 操作符对数据进行取反操作。
示例代码如下:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, np.nan, 8], 'C': [9, 10, 11, np.nan]})
# 取反操作
df = df[~df.isna()]
print(df)
```
这样就会得到只保留了缺失值的数据了。
相关问题
使用dropna函数删除缺失值
在Python中使用pandas库进行数据分析时,可以使用dropna函数删除缺失值。
dropna函数可以删除包含缺失值的行或列。默认情况下,它会删除包含任何缺失值的行。可以通过设置参数来更改其行为。
下面是一个示例代码,用于删除包含缺失值的行:
```python
import pandas as pd
# 创建包含缺失值的数据集
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],
'B': [5, np.nan, np.nan, 8],
'C': [9, 10, 11, 12]})
# 删除包含缺失值的行
df = df.dropna()
print(df)
```
输出结果如下:
```
A B C
0 1.0 5.0 9
3 4.0 8.0 12
```
在这个例子中,包含缺失值的行2被删除了。
除了删除行,还可以删除列。下面的代码演示了如何删除包含缺失值的列:
```python
# 删除包含缺失值的列
df = df.dropna(axis=1)
print(df)
```
输出结果如下:
```
C
0 9
1 10
2 11
3 12
```
在这个例子中,列A和B被删除了。
除了默认行为外,还可以使用其他参数来更改dropna函数的行为。例如,可以使用thresh参数来指定每行最少需要多少个非缺失值才能保留该行。
python dropna()删除缺失值
Python中的dropna()函数可以用来删除数据中的缺失值。缺失值是指数据中的空值或NaN值。使用dropna()函数可以将包含缺失值的行或列删除,从而得到更干净的数据集。该函数的语法为:DataFrame.dropna(axis=, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)。其中,axis参数指定要删除的轴,how参数指定删除的方式,thresh参数指定保留的非缺失值的最小数量,subset参数指定要删除的列或行的标签,inplace参数指定是否在原数据集上进行修改。