dropna函数删除某列数据
时间: 2023-05-28 10:07:20 浏览: 63
或某行数据中含有缺失值的行或列,默认情况下,该函数会删除含有任何缺失值的行或列。
示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个含有缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, 6, 7, None], 'C': [None, 9, 10, 11]})
print(df)
# 删除含有缺失值的行
df_dropna_row = df.dropna()
print(df_dropna_row)
# 删除含有缺失值的列
df_dropna_col = df.dropna(axis=1)
print(df_dropna_col)
```
输出结果:
```
A B C
0 1.0 5.0 NaN
1 2.0 6.0 9.0
2 NaN 7.0 10.0
3 4.0 NaN 11.0
A B C
1 2.0 6.0 9.0
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [0, 1, 2, 3]
```
可以看出,通过 `dropna()` 函数删除了含有缺失值的行或列。其中, `axis` 参数用于指定删除行(`axis=0`)还是删除列(`axis=1`),默认为 `axis=0`。
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:
```python
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。
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。