用dropna函数怎么做呢

用 dropna 函数可以删除 DataFrame 或 Series 中的缺失值。下面是使用 dropna 函数的方法：

对于 DataFrame：

df.dropna()      # 删除包含缺失值的行
df.dropna(axis=1)# 删除包含缺失值的列

对于 Series:

s.dropna()       # 删除包含缺失值的元素

相关问题

dropna函数会修改原始数据吗

默认情况下，dropna函数不会修改原始数据，而是返回一个新的数据副本，其中已删除了缺失值。如果您想要修改原始数据，可以将inplace参数设置为True，如下所示：

df.dropna(inplace=True)

这将从原始数据中删除缺失值，并将结果保存回原始数据。但是请注意，这样做可能会导致数据丢失，因此请谨慎使用。

python用isnull查询nl列是否有缺失值，用dropna将含有缺失值的行去掉。用isnull查询bouns列是否有缺失值，用dropna 将含有缺失值的列去掉

在Python中，使用pandas库可以方便地处理数据中的缺失值。`isnull()`函数用于检测数据中的缺失值，返回一个布尔型的DataFrame，其中True表示对应位置的数据是缺失的。`dropna()`函数则用于删除包含缺失值的行或列。

首先，`isnull()`可以应用于单个列，也可以应用于整个DataFrame。如果要查询名为`nl`的列是否有缺失值，可以这样做：

import pandas as pd

# 假设df是已经加载的DataFrame
missing_values_nl = df['nl'].isnull()

如果要查询整个DataFrame中的缺失值情况，可以直接对`df`使用`isnull()`：

missing_values = df.isnull()

接着，`dropna()`函数默认会删除含有缺失值的行，如果要指定仅删除某列含有缺失值的行，可以使用`subset`参数：

# 删除nl列含有缺失值的行
df_cleaned = df.dropna(subset=['nl'])

要删除含有缺失值的列，可以设置`axis`参数为1（表示列）：

# 删除含有缺失值的列
df_cleaned = df.dropna(axis=1)

请注意，`dropna()`默认情况下不会修改原DataFrame，除非指定`inplace=True`参数。如果不设置`inplace=True`，则需要将结果赋值给一个新的变量或者原DataFrame变量以保存更改。