pandas 指定列去空值
时间: 2024-01-29 21:10:40 浏览: 27
你可以使用pandas的dropna函数来删除指定列中的空值。下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 创建DataFrame数据
a = np.ones((11,10))
for i in range(len(a)):
a[i,:i] = np.nan
d = pd.DataFrame(data=a)
print(d)
# 删除指定列中的空值
subset_cols = [0, 5, 6, 7] # 指定要删除空值的列
d_cleaned = d.dropna(subset=subset_cols)
print(d_cleaned)
```
这段代码首先创建了一个包含空值的DataFrame数据,然后使用dropna函数删除了指定列中的空值。在这个例子中,我们指定了要删除空值的列为0、5、6和7列。最后,打印出删除空值后的DataFrame数据。
相关问题
pandas显示列中的空值
在pandas中,可以使用isnull()函数来检测数据中的空值。isnull()函数返回一个布尔值的DataFrame,其中True表示对应位置的值为空值,False表示对应位置的值不为空值。接下来,可以使用sum()函数对每一列进行求和,得到每一列中空值的数量。最后,可以使用fillna()函数将空值替换为指定的值,或者使用dropna()函数删除包含空值的行或列。
以下是一些常用的方法来处理pandas中的空值:
1. 检测空值:使用isnull()函数来检测数据中的空值,返回一个布尔值的DataFrame。
2. 统计空值数量:使用sum()函数对每一列进行求和,得到每一列中空值的数量。
3. 填充空值:使用fillna()函数将空值替换为指定的值,可以传入一个具体的数值或者使用前一个或后一个非空值进行填充。
4. 删除包含空值的行或列:使用dropna()函数删除包含空值的行或列。
pandas如何去除空值
在pandas中,可以使用`dropna()`函数来去除空值。该函数可以删除DataFrame中包含空值的行或列。具体使用方法如下:
1. 删除包含任何空值的行或列:
```python
df.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
```
其中,`axis`参数用于指定删除行或列,`how`参数用于指定删除方式,`thresh`参数用于指定保留的非空值数量阈值,`subset`参数用于指定删除时考虑的列,`inplace`参数用于指定是否在原DataFrame上进行修改。
2. 删除指定列中包含空值的行:
```python
df.dropna(subset=['column_name'])
```
其中,`subset`参数用于指定要考虑的列名。
举个例子,假设我们有以下的DataFrame:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'name': ['Alice', 'Bob', np.nan, 'Charlie'],
'age': [25, 30, 20, np.nan],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
```
输出:
```
name age gender
0 Alice 25.0 F
1 Bob 30.0 M
2 NaN 20.0 M
3 Charlie NaN M
```
如果我们想删除包含任何空值的行,可以使用以下代码:
```python
df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)
print(df)
```
输出:
```
name age gender
0 Alice 25.0 F
1 Bob 30.0 M
```
如果我们想删除`name`列中包含空值的行,可以使用以下代码:
```python
df.dropna(subset=['name'], inplace=True)
print(df)
```
输出:
```
name age gender
0 Alice 25.0 F
1 Bob 30.0 M
3 Charlie NaN M
```