dataframe dropna用法

时间: 2023-05-01 18:02:17 浏览: 95

Python3.5 Pandas模块之DataFrame用法实例分析

主要介绍了Python3.5 Pandas模块之DataFrame用法,结合实例形式详细分析了Python3.5中Pandas模块的DataFrame结构创建、读取、过滤、获取等相关操作技巧与注意事项,需要的朋友可以参考下在Python数据分析领域，Pandas库是不可或缺的一部分，而DataFrame是Pandas库中的核心数据结构，它提供了高效的数据处理能力。本篇文章将详细讲解在Python3.5中如何使用Pandas的DataFrame，包括其创建、读取、过滤以及数据获取等基本操作。 1. DataFrame的创建 DataFrame可以通过多种方式创建，例如：（1）二维数组方式创建： ```python d1 = DataFrame([["a","b","c","d"],[1,2,3,4]]) ``` 这会创建一个DataFrame，第一行是字符串，第二行是整数。默认情况下，行索引为0,1，列索引为0,1,2,3。（2）通过numpy数组创建： ```python arr = np.array([["jack",78], ["lili",86], ["amy",97], ["tom",100]]) d2 = DataFrame(arr, index=["01","02","03","04"], columns=["姓名","成绩"]) ``` 这里指定了行索引（index）和列索引（columns），形成了具有特定列名的数据表。（3）字典方式创建： ```python data = {"apart":['1101',"1102","1103","1104"], "profit":[2000,4000,5000,3500], "month":8} d3 = DataFrame(data) ``` 在这种情况下，字典的键成为列名，值则构成DataFrame的数据，行索引默认为0,1,2,3。 2. DataFrame数据获取 DataFrame提供了多种方法来访问和提取数据，包括： - 通过索引访问： ```python print(d3["apart"]) # 访问“apart”列 ``` - 通过位置访问： ```python print(d3.iloc[1]) # 访问第二行 ``` - 条件筛选： ```python print(d3[d3["profit"] > 4000]) # 打印利润大于4000的行 ``` - 切片操作： ```python print(d3.loc[1:3]) # 获取第2到第3行的数据 ``` 3. DataFrame的读取与写入 Pandas支持多种数据格式的读取，如CSV、Excel、SQL数据库等。例如，读取CSV文件： ```python df = pd.read_csv("file.csv") ``` 并可使用`to_csv()`将DataFrame保存为CSV文件： ```python df.to_csv("output.csv", index=False) # 不包含索引列 ``` 4. DataFrame的过滤与选择 - 使用布尔索引： ```python filtered_df = df[df["column_name"] > value] ``` - 使用`loc`和`iloc`： ```python df.loc[row_index, column_label] # 通过行标签和列标签选取 df.iloc[row_index, column_number] # 通过行号和列号选取 ``` - 列的选择与删除： ```python new_df = df[["column1", "column2"]] # 选择多个列 df = df.drop("column_name", axis=1) # 删除列 ``` 5. DataFrame的合并与连接 Pandas提供了`merge()`、`concat()`和`join()`函数来合并DataFrame。 6. 数据清洗与预处理 - 处理缺失值： ```python df = df.fillna(value) # 用特定值填充缺失值 df = df.dropna() # 删除含有缺失值的行 ``` - 数据类型转换： ```python df["column_name"] = df["column_name"].astype(new_dtype) ``` 7. 数据聚合与统计使用`groupby()`对数据进行分组，并应用聚合函数，如`sum()`、`mean()`、`count()`等： ```python grouped = df.groupby("category").agg({"value": [sum, mean]}) ``` 总结起来，Python3.5中的Pandas DataFrame是强大的数据处理工具，它提供了丰富的创建、读取、过滤、获取数据的方法，使得数据处理变得更加简单高效。通过熟练掌握DataFrame的各种操作，可以极大地提升数据分析的效率和质量。在实际工作中，根据需求灵活运用这些技巧，能够更好地挖掘数据价值，进行有效的数据分析。

DataFrame dropna方法是用来删除DataFrame中含有缺失值（NaN）的行或列的。可以通过设置参数来选择删除行或列以及删除缺失值数量的限制。该方法可以原地修改DataFrame，也可以返回一个新的DataFrame。

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