pandas中dropna的subset

pandas中的dropna方法用于删除含有缺失值的行或列。在dropna方法中，可以使用subset参数指定需要考虑缺失值的列。

subset参数是一个可选参数，用于指定需要考虑缺失值的列。它可以接受一个列名或一个包含列名的列表。当subset参数被省略时，默认情况下会考虑所有的列。

下面是一个示例：

import pandas as pd

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

# 使用subset参数删除含有缺失值的行
df.dropna(subset=['A', 'B'], inplace=True)

print(df)

输出结果为：

     A    B   C
0  1.0  5.0 NaN
3  4.0  8.0 NaN

相关问题

pandas中dropna函数

dropna函数是pandas库中用于删除DataFrame数据中缺失值的函数。它可以根据指定的参数来删除包含缺失值的行或列。具体的参数说明如下：

1. axis参数用于指定删除数据的维度，默认为0，表示删除包含缺失值的行。
2. how参数用于指定删除的条件，可选值为"any"和"all"。当how="any"时，表示删除包含任意一个缺失值的行；当how="all"时，表示只删除全为缺失值的行。
3. thresh参数是一个整数，表示保留至少thresh个非缺失值的行。
4. subset参数是一个列表，用于在特定的列中处理缺失值。
5. inplace参数是一个布尔值，表示是否修改源文件。默认为False，即不修改源文件，而是返回一个新的DataFrame。

下面是一个例子，展示了如何使用dropna函数删除包含缺失值的行：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"name": ['Alfred', 'Batman', 'Catwoman'], "toy": [np.nan, 'Batmobile', 'Bullwhip'], "born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1940-04-25"), pd.NaT]})
print(df)

df_new = df.dropna()
print(df_new)

在上述例子中，原始数据包含3行，其中第0行和第2行有缺失值。通过调用dropna函数，我们得到了删除了缺失值的新DataFrame。

pandas中dropna()函数的用法

pandas中的dropna()函数用于删除DataFrame中包含缺失值的行或列。具体用法如下：

语法：

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

参数说明：
- axis: 取值为0或1，表示删除行或列，默认为0
- how: 取值为'any'或'all'，表示删除包含任意缺失值或全部缺失值的行或列，默认为'any'
- thresh: 整数类型，表示每行或每列至少要有thresh个非缺失值才不会被删除，默认为None
- subset: 字符串列表，表示只在给定的列中查找缺失值并删除行，默认为None，即查找所有列
- inplace: 布尔类型，表示是否在原DataFrame上修改，默认为False，即返回一个新的DataFrame

示例：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]})
print(df)
# 输出：
#      A    B   C
# 0  1.0  5.0   9
# 1  2.0  NaN  10
# 2  NaN  7.0  11
# 3  4.0  8.0  12

# 删除包含任意缺失值的行
print(df.dropna())
# 输出：
#      A    B  C
# 0  1.0  5.0  9
# 3  4.0  8.0  12

# 删除包含全部缺失值的列
print(df.dropna(axis=1, how='all'))
# 输出：
#      A    B   C
# 0  1.0  5.0   9
# 1  2.0  NaN  10
# 2  NaN  7.0  11
# 3  4.0  8.0  12

# 删除至少有2个缺失值的行
print(df.dropna(thresh=2))
# 输出：
#      A    B   C
# 0  1.0  5.0   9
# 1  2.0  NaN  10
# 3  4.0  8.0  12

# 只在'A'和'C'列中查找缺失值并删除行
print(df.dropna(subset=['A', 'C']))
# 输出：
#      A    B   C
# 0  1.0  5.0   9
# 1  2.0  NaN  10
# 3  4.0  8.0  12