dataframe dropna
时间: 2023-11-18 14:13:53 浏览: 114
在pandas中,dropna函数是用来删除DataFrame中包含缺失值的行或列的。它可以应用于DataFrame、Series和Index对象。下面以DataFrame.dropna函数为例进行介绍。
DataFrame.dropna函数有几个重要的参数,包括axis、how、subset和inplace。其中,axis指定了删除行还是删除列,默认为0表示删除行;how指定了删除行或列的条件,默认为any,表示只要该行或列中存在一个缺失值就删除;subset指定了删除行或列的依据,默认为None,表示根据所有列或行的缺失值情况进行删除;inplace指定了是否在原始DataFrame上进行操作,默认为False,表示生成一个新的DataFrame。
通过调用DataFrame的dropna方法,可以删除DataFrame中包含缺失值的行或列。例如,对于以下定义的DataFrame:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"name": ['张三', '李四', '王五'],
"address": [np.nan, 'Harbin', 'Changchun'],
"born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1998-04-25"), pd.NaT]})
```
我们可以使用df.dropna()来删除包含缺失值的行,默认删除行的方式为删除所有包含缺失值的行。如果我们想删除包含缺失值的列,可以设置axis参数为1,即df.dropna(axis=1)。如果要根据特定的列或行进行删除,可以使用subset参数来指定。通过设置inplace参数为True,可以在原始DataFrame上进行操作。
请注意,在使用dropna函数时,需要根据具体的需求来设置参数,以满足删除缺失值的要求。另外,还可以参考官方文档来了解更多关于dropna函数的用法和参数说明。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Pandas删除缺失数据函数--dropna](https://blog.csdn.net/qq_39352201/article/details/112192504)[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: 100%"]
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