删除dataframe 中所有的NaN

时间: 2024-05-08 17:20:01 浏览: 68
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删除DataFrame中值全为NaN或者包含有NaN的列或行方法

可以使用dropna()函数来删除DataFrame中的所有NaN值。例如，如果DataFrame的变量名为df，则可以使用以下代码来删除所有的NaN值： ``` df.dropna(inplace=True) ``` 这将在DataFrame中删除所有包含NaN值的行。如果你想删除包含NaN的列，则可以设置参数axis=1： ``` df.dropna(axis=1, inplace=True) ```
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参考上课讲授内容，使用pandas库读入一个数据文件data.csv， DataFrame对象展示内容如下所示： 这是一家服装店统计的会员数据。最上面的一行是列坐标，最左侧一 列是行坐标。列坐标中，第 0 列代表的是序号，第 1 列代表的会员 的姓名，第 2 列代表年龄，第 3 列代表体重，第 4~6 列代表男性 会员的三围尺寸，第 7~9 列代表女性会员的三围尺寸。 (1) 删除值全为Nan的行，删除序号列。 (2) 对df对象进行列索引标识。 (3) 年龄中的Nan值用年龄的均值替换。 (4) 将体重列中单位为kgs的数据全部变换成单位为lbs的数据 (1kgs=2.2lbs)，再去除lbs后缀。 (5) 将体重列中Nan值用体重的均值替换。 (6) 剔除会员姓名列中的异常字符，再将会员的姓名划分为姓和名 两列。 (7) 将女性会员的腰围列中的Nan用女性腰围的均值替换。 (8) 在df对象中增加一个性别列，男性值为“1”，女性值 为”0”。 (9) 将df中男性的三围数据列和女性的三围数据列合并。 (10) 在df对象中只保存会员的姓、名、性别、年龄、体重、胸围、 腰围、臀围共8列数据，按性别分组，统计输出男性、女性的年 龄、体重及三围数据的均值、方差和中位数。

1. 删除值全为Nan的行，删除序号列。 python import pandas as pd # 读入数据文件 df = pd.read_csv('data.csv') # 删除值全为Nan的行 df.dropna(how='all', inplace=True) # 删除序号列 df.drop('序号', ...

1、 参考上课讲授内容，使用pandas库读入一个数据文件data.csv， DataFrame对象展示内容如下所示： 这是一家服装店统计的会员数据。最上面的一行是列坐标，最左侧一 列是行坐标。列坐标中，第 0 列代表的是序号，第 1 列代表的会员 的姓名，第 2 列代表年龄，第 3 列代表体重，第 4~6 列代表男性 会员的三围尺寸，第 7~9 列代表女性会员的三围尺寸。 (1) 删除值全为Nan的行，删除序号列。 (2) 对df对象进行列索引标识。 (3) 年龄中的Nan值用年龄的均值替换。 (4) 将体重列中单位为kgs的数据全部变换成单位为lbs的数据 (1kgs=2.2lbs)，再去除lbs后缀。 (5) 将体重列中Nan值用体重的均值替换。 (6) 剔除会员姓名列中的异常字符，再将会员的姓名划分为姓和名 两列。 (7) 将女性会员的腰围列中的Nan用女性腰围的均值替换。 (8) 在df对象中增加一个性别列，男性值为“1”，女性值 为”0”。 (9) 将df中男性的三围数据列和女性的三围数据列合并。 (10) 在df对象中只保存会员的姓、名、性别、年龄、体重、胸围、 腰围、臀围共8列数据，按性别分组，统计输出男性、女性的年 龄、体重及三围数据的均值、方差和中位数。\

好的，以下是针对您提供的数据文件data.csv的处理代码，使用的是Python中的pandas库： python import pandas as pd # 读取数据文件 df = pd.read_csv('data.csv') # (1) 删除值全为Nan的行，删除序号列 df....

参考上课讲授内容，使用 pandas 库读入一个数据文件 atacs DataFrame 对象展示内容如下所示： 01.012.0 3.0 Mick é y Mous é56.0 Donald Duck 34.0 Mini Mouse 16.0 4.0 Scrooge McDuck NaN 5.0 Pink Panther 54.0 6.0 Huey McDuck 52.0 67.0 Dewey McDuck 19.078.0 Scoopy Doo 32.0 8 NaN NaN NaN 9.0 Huey McDuck 52.0 1010.0 Louie McDuck 12.0 2 70kgs726971 154.89lbs NaN 78kgs 198.658lbs 189lbs 56kgs 78kgs NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 189lbs 687572 45kgs 95 87 85 65 8476 69 72 7879 69NaN75687572 717875 787675 这是一家服装店统计的会员数据。最上面的行是列坐标，最左侧一列是行坐标。列坐标中，第0列代表的是序号，第1列代表的会员的姓名，第2列代表年龄，第3列代表体重，第4~6列代表男性会员的三围尺寸，第7~9列代表女性会员的三围尺寸。 (1）删除值全为 Nan 的行，删除序号列。(2)对 df 对象进行列索引标识。 (3)年龄中的 Nan 值用年龄的均值替换。 (4)将体重列中单位为 kgs 的数据全部变换成单位为 lbs 的数据(1kgs=2.21bs)，再去除1bs后缀。 (5)将体重列中 Nan 值用体重的均值替换。 (6)剔除会员姓名列中的异常字符，再将会员的姓名划分为姓和名两列。 (7)将女性会员的腰围列中的 nan 用女性腰围的均值替换。 (8)在 df 对象中增加一个性别列，男性值为"1"，女性值为"0"。

- 第27行：使用 DataFrame 对象的 apply() 函数和 lambda 表达式剔除会员姓名列中的异常字符，只保留姓名中的字母。 - 第28行：使用 DataFrame 对象的 apply() 函数和 lambda 表达式将会员的姓名划分为姓和...

import pandas as pd dt={'name':['张艳'，'李明','王勇','刘江','王芳']，'sex':\ ['女','男','男','男','女'],'age':[20,25,39,26,23],'salary':\ [3000,3500,5000,2800,2600]} df=pd.DataFrame(dt) print('员工基本情况'，df) print(df['salary']) df.loc['add_row']=['赵一平','男'，34，7000] print(df) df['salary'][df['name']=='李明']=8000 print(df) df.drop([1],axis=0,inplace=True) print(df) df=df[df['salary']>6000] print(df)

接着通过访问 DataFrame 对象的列，打印出了所有员工的薪水信息。然后在 DataFrame 中新增了一行数据，表示新增了一个名叫赵一平的员工。接着又通过条件语句，将李明的薪水修改为 8000。然后使用 drop() 函数删除了...

4. 现有如下图所示的表格数据，从前向后查找和判断是否有重复的数据并将重复值删除。 id name age height gender 0 1 小铭 18 180 女 1 2 小月 18 180 女 2 3 彭岩 29 185 男 3 4 刘华 58 175 男 4 5 周华 36 178 男 5 4 刘华 58 175 男

'gender': ['女', '女', '男', '男', '男', '男'] } df = pd.DataFrame(data) # 去重操作 df.drop_duplicates(inplace=True) # 打印结果 print(df) 在这个示例代码中，我们首先定义了一个数据字典 data，...

def add_reader(): id = input("请输入读者编号：") name = input("请输入读者姓名：") gender = input("请输入读者性别(男/女)：") age = input("请输入读者出生日期(YYYY-MM-DD)：") iphone = input("请输入读者手机号：") type = input("请输入读者类别(教师/学生)：") df = pd.read_excel('readers.xlsx') if df[(df['id'] == id)].empty: print("\n\n已录入该编号的读者信息！") time.sleep(3) else: reader = {"id": id, "name": name, "gender": gender, "age": age, "iphone": iphone, "type": type, "isvalid": 1} readers.append(reader) try: df = pd.read_excel("readers.xlsx") except: df = pd.DataFrame(columns=["id", "name", "gender", "age", "iphone", "type", "isvalid"]) df = df._append(reader, ignore_index=True) df.to_excel("readers.xlsx", index=False) print("读者信息已添加成功！") 修改代码为添加的信息使用列表进行存储

gender = input("请输入读者性别(男/女)：") age = input("请输入读者出生日期(YYYY-MM-DD)：") iphone = input("请输入读者手机号：") type = input("请输入读者类别(教师/学生)：") # 从文件中读取已有的...

id|name,sex,address 1|张三|男|北京 2|李四|女|上海 3|王五|女|北京 4|赵六|男|广州 5|田七|男|北京 6|周八|女|上海 怎么切割

.master("local[*]") // 如果要在集群上运行，请删除此行 .getOrCreate() // 加载数据集并切割每行数据 val data = spark.read .text("path/to/your/data.txt") // 替换为数据集文件的路径 .map(row => { ...

使用spark实现，需求: 有如下结构化数据, 根据地区进行分组统计, 每个组有多少个用户 数据集:文件在本地或者HDFS任意 id|name,sex,address 1|张三|男|北京 2|李四|女|上海 3|王五|女|北京 4|赵六|男|广州 5|田七|男|北京 6|周八|女|上海

然后，您可以使用groupBy函数按地区进行分组，并使用count函数统计每个组中的用户数量。 下面是一个使用Scala语言编写的示例代码： scala import org.apache.spark.sql.SparkSession object UserGroupCount { ...

Python读取xls文件，把性别一列分成“男”列和“女”列，并把人数的值作为男女两列的值

4. 创建新的DataFrame，分别将“男”和“女”作为列名，将人数的值作为对应的列值：new_df = pd.DataFrame({'男': result['男'], '女': result['女']}) 5. 打印结果：print(new_df) 通过以上步骤，我们可以将性别...

Python读取xls文件，把性别一列分成“男”列和“女”列，并把人数的值作为男女两列的值，保留对应的籍贯

该代码将xls文件读取为一个DataFrame对象，然后遍历每行数据，根据性别将人数填入对应的男、女列，最后删除原性别列，并输出结果。 注意：该代码假设xls文件中的性别列名为“性别”，人数列名为“人数”。如果实际...

帮我写一段Python 代码，找出数据表中年龄为空的数据组成新的数据表，并在原来数据表中删除这些空值，你自己虚构数据表，表里有名字，年龄，性别，给出结果

接着，使用dropna函数删除原来数据表中年龄为空的数据行，参数subset=['年龄']指定只删除年龄为空的数据行。最后，分别输出处理后的两个数据表。 输出结果如下： 名字 年龄 性别 0 张三 20.0 男 2 王五 ...

怎么按标签删除

可以使用 Pandas 中的 drop() 方法按标签删除。下面是一个 Python 代码示例： python import pandas as pd # 创建 DataFrame df = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'], '年龄': [20, ...

python删除列数据

下面是一个示例代码，展示如何删除DataFrame中的列数据: import pandas as pd # 创建一个DataFrame data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [20, 30, 40], '性别': ['男', '女', '男']} df = pd....

用python操作excel所有示例

5. 删除Excel文件中的数据 python import pandas as pd #读取Excel文件 df = pd.read_excel('example.xlsx') #删除第一行数据 df = df.drop(0) #将更新后的DataFrame写入Excel文件 df.to_excel('example.xlsx...

使用python 写 表格 实现办公自动化，有增加，删除，修改，查找的功能

df = pd.DataFrame({'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [22, 25, 28], '性别': ['男', '女', '男']}) 3. 增加数据：使用pandas库的append函数来向表格中增加数据，如下所示： # 增加一行数据...

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