python删除缺失值所在行

可以使用pandas库中的dropna()函数删除缺失值所在行，示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建包含缺失值的数据表
data = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Mickey', 'Minnie'],
        'Age': [20, 22, None, 25],
        'Gender': ['Male', 'Male', 'Female', None]}

df = pd.DataFrame(data)

# 删除所有包含缺失值的行
df.dropna(inplace=True)

# 输出处理后的数据表
print(df)

输出结果如下：

     Name   Age Gender
0     Tom  20.0   Male
1   Jerry  22.0   Male

注：dropna()函数中的inplace参数设为True，则直接在原数据表中修改并返回None，否则返回新的数据表。

相关问题

如何删除缺失值所在行

在 Python 中，可以使用 pandas 库中的 dropna() 方法来删除缺失值所在的行。dropna() 方法的语法格式如下：

DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

其中，axis 参数用于指定删除的方向，可以是“index”（按行删除）或“columns”（按列删除）；how 参数用于指定删除的方式，可以是“any”（只要存在缺失值就删除）或“all”（所有值都是缺失值才删除）；thresh 参数用于指定每行（或每列）至少要有多少个非缺失值，才不会被删除；subset 参数用于指定需要考虑的列（或行）。

例如，可以使用下面的代码删除数据框 sj 中有缺失值的行：

sj.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)

这会删除 sj 数据框中有缺失值的所有行，并且直接在原数据上进行修改（inplace=True）。需要注意的是，删除缺失值所在行可能会导致数据的丢失，因此需要谨慎使用。

如何用python处理缺失值_用Python处理数据集中的缺失值

在Python中，我们可以使用pandas库来处理数据集中的缺失值。下面是一些处理缺失值的常用方法：

1. 删除缺失值

如果数据集中的缺失值比较少，我们可以直接删除这些缺失值所在的行或列。使用pandas库中的dropna函数即可实现。比如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')  # 读取数据集
df.dropna(inplace=True)  # 删除包含缺失值的行

2. 填充缺失值

如果数据集中的缺失值比较多，我们可以使用填充的方法进行处理。常用的填充方法有平均值、中位数、众数等等。使用pandas库中的fillna函数即可实现。比如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')  # 读取数据集
mean = df['column_name'].mean()  # 计算平均值
df['column_name'].fillna(mean, inplace=True)  # 使用平均值填充缺失值

以上是处理缺失值的两种常见方法，实际应用中需要根据具体情况选择合适的方法。