pandas的dropna

pandas的dropna是一个用于删除DataFrame或Series中包含缺失值的行或列的函数。它可以帮助我们处理数据中的缺失值，使得数据更加完整和准确。

dropna函数有一些常用的参数，下面是一些常见的用法：

1. axis：指定删除行还是列，默认为0，表示删除包含缺失值的行；如果设置为1，则表示删除包含缺失值的列。
2. how：指定删除的方式，默认为any，表示只要有一个缺失值就删除整行或整列；如果设置为all，则表示只有全部为缺失值时才删除。
3. subset：指定删除缺失值的范围，默认为None，表示删除整个DataFrame或Series中的缺失值；如果设置为一个列表，可以指定删除某些列或某些行中的缺失值。

下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4],
        'B': [5, None, 7, 8],
        'C': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除包含缺失值的行
df_dropna = df.dropna()

print(df_dropna)

输出结果为：

     A    B   C
0  1.0  5.0   9

在上面的示例中，我们创建了一个包含缺失值的DataFrame，并使用dropna函数删除了包含缺失值的行。最终输出的结果中只剩下了第一行，因为它是唯一没有缺失值的行。

相关问题

pandas dropna

pandas的dropna函数是用来过滤和删除含有缺失值的列或行的。根据不同的参数设置，可以实现不同的功能。当axis参数设置为1或'columns'时，可以删除含有缺失值的列。例如，df.dropna(axis=1)会删除DataFrame中含有缺失值的列，只保留非缺失值的列。[1]而当how参数设置为'any'时，表示删除含有任意缺失值的行或列。例如，df.dropna(how='any')会删除DataFrame中含有缺失值的行，只保留非缺失值的行。[2]另外，可以通过设置thresh参数来保留至少含有n个非缺失值的行。例如，df.dropna(thresh=2)会保留至少含有2个非缺失值的行，其他行会被删除。[2]最后，可以通过subset参数来定义要在哪些列中查找缺失值。例如，df.dropna(subset=['name', 'born'])会删除在'name'和'born'列中含有缺失值的行，只保留非缺失值的行。[4]总之，pandas的dropna函数是一个常用的用于过滤和删除缺失数据的函数。[3]

pandas dropna函数

pandas中的dropna函数是用于过滤和删去缺失数据的列或行的常用函数。具体使用方法是通过调用该函数并传入所需要操作的数据对象，可以是Series或DataFrame，然后返回一个仅含非空数值和索引的新对象。对于Series，可以使用data[column_name].dropna()来删除指定列中的缺失值。例如，对于Series data['update_level']，可以使用data['update_level'].dropna()来删除该列中的缺失值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pandas dropna()函数](https://blog.csdn.net/KIKI_ZSH/article/details/122882503)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python-pandas的dropna()方法-丢弃含空值的行、列](https://blog.csdn.net/xiao_yi_xiao/article/details/123502982)[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^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]