pandas中dropna的subset
时间: 2023-11-10 19:02:30 浏览: 42
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:
```python
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:
```python
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:
```python
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。