如何用dropna函数,仅保留缺失值?
时间: 2023-02-09 10:24:07 浏览: 126
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。
为什么dataframe中有空行,但是用dropna()删不掉?
当DataFrame中存在空行(即包含`NaN`值的行),但使用`dropna()`函数删除时没有效果,可能是因为以下原因之一:
1. **列级别的缺失**:如果某个或某些列的数据类型不是数值型(如`object`、`category`等),那么这些列可能会被处理为非空值(即使它们实际上是空的)。在这种情况下,`dropna()`默认只检查数值类型的列。
2. **索引中的空值**:如果你的DataFrame的索引包含了`NaN`值,而`dropna()`没有指明`axis=0`(默认行为),则不会删除包含`NaN`索引的行,因为它是按照整数索引来操作的。
3. **`how`参数设置不当**:`dropna()`的`how`参数可以指定删除规则,如`'any'`(只要有一个非空值就保留)、`'all'`(所有值都必须非空)。如果没有正确设置这个参数,可能会导致预期之外的结果。
要确保`dropna()`能删除空行,请尝试以下代码并检查结果:
```python
# 检查数据类型,确认是否有非数值列
df.info() # 或 df.select_dtypes(include='number').info()
# 如果有非数值列,可指定axis=0以检查行(默认)
dropped_df = df.dropna(how='all', axis=0)
# 如果你想同时检查索引,请设置axis=0,如何指定删除规则
dropped_df = df.dropna(how='all', axis=0, subset=df.columns) # 使用列名列表
# 查看结果
dropped_df.head()
```
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