用dropna函数删不掉缺失值

使用`dropna()`函数可以删除包含缺失值的行或列，但是如果该函数删除不掉缺失值，可能是因为缺失值的类型不是`NaN`，而是其他表示缺失值的值，例如`None`、空字符串或其他自定义的值。此时需要先将这些值转换为`NaN`，然后再使用`dropna()`函数删除缺失值。

可以使用`replace()`函数将这些值转换为`NaN`，例如：

import pandas as pd
import numpy as np

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

# 将空字符串转换为NaN
df.replace('', np.nan, inplace=True)

# 删除包含NaN的行
df.dropna(inplace=True)

print(df)

输出结果：

     A  B
0  1.0  a
1  2.0  b
3  4.0  d

在上面的代码中，`replace()`函数将空字符串转换为`NaN`，然后在原地修改了`df`。然后，`dropna()`函数删除了包含`NaN`的行，最终输出结果不包含缺失值。

相关问题

如何用dropna函数，仅保留缺失值？

在Pandas中使用dropna()函数删除缺失值，要保留缺失值的话，可以使用 ~ 操作符对数据进行取反操作。

示例代码如下：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, np.nan, 8], 'C': [9, 10, 11, np.nan]})
# 取反操作
df = df[~df.isna()]
print(df)

这样就会得到只保留了缺失值的数据了。

使用dropna函数删除缺失值

在Python中使用pandas库进行数据分析时，可以使用dropna函数删除缺失值。

dropna函数可以删除包含缺失值的行或列。默认情况下，它会删除包含任何缺失值的行。可以通过设置参数来更改其行为。

下面是一个示例代码，用于删除包含缺失值的行：

import pandas as pd

# 创建包含缺失值的数据集
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],
                   'B': [5, np.nan, np.nan, 8],
                   'C': [9, 10, 11, 12]})

# 删除包含缺失值的行
df = df.dropna()

print(df)

输出结果如下：

     A    B   C
0  1.0  5.0   9
3  4.0  8.0  12

在这个例子中，包含缺失值的行2被删除了。

除了删除行，还可以删除列。下面的代码演示了如何删除包含缺失值的列：

# 删除包含缺失值的列
df = df.dropna(axis=1)

print(df)

输出结果如下：

    C
0   9
1  10
2  11
3  12

在这个例子中，列A和B被删除了。

除了默认行为外，还可以使用其他参数来更改dropna函数的行为。例如，可以使用thresh参数来指定每行最少需要多少个非缺失值才能保留该行。