pd删去缺失值的行
时间: 2024-01-23 20:03:19 浏览: 22
如果你使用的是 Pandas 库,可以通过 `dropna()` 方法来删除缺失值所在的行。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含缺失值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8]})
# 删除包含缺失值的行
df = df.dropna()
# 打印处理后的结果
print(df)
```
输出:
```
A B
0 1.0 5.0
3 4.0 8.0
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个包含缺失值的 DataFrame,然后使用 `dropna()` 方法删除了包含缺失值的行,并将处理后的结果赋值给 `df` 变量。最后打印出了处理后的结果。
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pd删去值为?的行
如果你使用的是 Pandas 库,可以通过 `drop()` 方法来删除 DataFrame 中指定值的行。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个包含指定值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': ['?', 'B', 'C', '?']})
# 将指定值替换为 NaN
df = df.replace('?', np.nan)
# 删除包含指定值的行
df = df.dropna()
# 打印处理后的结果
print(df)
```
输出:
```
A B
1 2 B
2 3 C
```
在上面的示例中,我们首先创建了一个包含指定值的 DataFrame,然后使用 `replace()` 方法将指定值替换为 NaN。接着,使用 `dropna()` 方法删除包含缺失值的行,并将处理后的结果赋值给 `df` 变量。最后打印出了处理后的结果。
jupyter去除缺失值
你可以使用 Pandas 库中的 dropna() 方法来去除缺失值。该方法可以删除包含缺失值的行或列。如果你想删除包含任何缺失值的行,可以将参数 how 设置为 "any",如果你只想删除所有值均为缺失值的行,可以将参数 how 设置为 "all"。例如:
```python
import pandas as pd
# 创建包含缺失值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, None], 'C': [None, 8, 9, 10]})
# 删除包含任何缺失值的行
df.dropna(how='any', inplace=True)
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C
1 2.0 NaN 8.0
```
这里我们删除了包含缺失值的第一行和第四行。