python 对df中的某列有nan数据的行删掉的方法

时间: 2024-05-13 16:13:49 浏览: 61
PDF

删除DataFrame中值全为NaN或者包含有NaN的列或行方法

可以使用 dropna() 函数删除包含 NaN 值的行。例如，如果 df 是一个 DataFrame，且要删除列名为 'column_name' 的列中包含 NaN 值的行： ``` df = df.dropna(subset=['column_name']) ``` 这将返回一个新的 DataFrame，其中所有包含 NaN 值的行都已经被删除了。如果要在原始 DataFrame 上进行修改，则可以将参数 inplace 设置为 True： ``` df.dropna(subset=['column_name'], inplace=True) ```
阅读全文

相关推荐

rar

pandas删除含有特定数值的行或列

使用pandas处理数据时，如何实现删除/选取某列含有特殊数值的行或者某行含有特殊数值的列，以及如何去除含有空值的行或列

python 取 dataframe 中某列不为 NaN 的行

可以使用pandas库中的dropna()函数来删除包含NaN值的行，也可以使用notnull()函数来获取某列不为NaN的行的布尔值，然后使用布尔值索引来获取对应的行。 以下是两种方法的示例代码： 方法一：使用dropna()函数删除...

pandas 删除某列带有NaN的行

下面是一个示例代码，展示了如何使用Pandas删除某一列含有NaN值的行： python import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, float('nan'), 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd....

python导入excel数据中有nan

4.删除包含NaN值的行：df.dropna(inplace=True) 5.将NaN值替换为前一个或后一个非NaN值：df.fillna(method='ffill')或df.fillna(method='bfill') 6.将NaN值替换为平均值或中位数：df.fillna(df.mean())或df.fillna...

python中dataframe删除nan行

可以使用dropna()方法删除包含NaN值的行： python import pandas as pd # 创建包含NaN值的DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, np.nan]}) # 删除...

我有一个DataFrame，里面columns列有NaN值，我要把有NaN值的行都删掉，用python怎么写

在上面的代码中，我们创建了一个包含NaN值的DataFrame，然后使用了dropna()方法来删除包含NaN值的行，并将结果保存在原DataFrame中。最后输出删除NaN值后的DataFrame。 注意：如果不想修改原DataFrame，可以使用df...

python 删除‘县 ’列中的NaN值

假设你要删除 DataFrame 中‘县’列中的 NaN...在这个例子中，我们使用了 dropna() 方法来删除含有 NaN 值的行。 subset 参数允许我们指定要查找 NaN 值的列。在这个例子中，我们将 subset 参数设置为 ‘县’列。

python 去除数据集中'sex'列的值为NaN的行

可以使用Pandas库中的dropna()函数来删除'sex'列的值为NaN的行。 假设数据集的名称为df，代码如下： python df.dropna(subset=['sex'], inplace=True) 这里的subset参数指定了要删除NaN值的列，inplace...

参考上课讲授内容，使用pandas库读入一个数据文件data.csv， DataFrame对象展示内容如下所示： 这是一家服装店统计的会员数据。最上面的一行是列坐标，最左侧一 列是行坐标。列坐标中，第 0 列代表的是序号，第 1 列代表的会员 的姓名，第 2 列代表年龄，第 3 列代表体重，第 4~6 列代表男性 会员的三围尺寸，第 7~9 列代表女性会员的三围尺寸。 (1) 删除值全为Nan的行，删除序号列。 (2) 对df对象进行列索引标识。 (3) 年龄中的Nan值用年龄的均值替换。 (4) 将体重列中单位为kgs的数据全部变换成单位为lbs的数据 (1kgs=2.2lbs)，再去除lbs后缀。 (5) 将体重列中Nan值用体重的均值替换。 (6) 剔除会员姓名列中的异常字符，再将会员的姓名划分为姓和名 两列。 (7) 将女性会员的腰围列中的Nan用女性腰围的均值替换。 (8) 在df对象中增加一个性别列，男性值为“1”，女性值 为”0”。 (9) 将df中男性的三围数据列和女性的三围数据列合并。 (10) 在df对象中只保存会员的姓、名、性别、年龄、体重、胸围、 腰围、臀围共8列数据，按性别分组，统计输出男性、女性的年 龄、体重及三围数据的均值、方差和中位数。

1. 删除值全为Nan的行，删除序号列。 python import pandas as pd # 读入数据文件 df = pd.read_csv('data.csv') # 删除值全为Nan的行 df.dropna(how='all', inplace=True) # 删除序号列 df.drop('序号', ...

python 删除含有Nan的行

假设数据存储在一个 Pandas DataFrame 中，可以使用 dropna() 方法删除包含 NaN 的行： python import pandas as pd # 创建示例数据 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, None], 'B': [4, None, 6, 7], 'C': ...

python对excel数据预处理提取数据显示NaN

# 或者只删除某列如果有缺失值 df_cleaned = df.dropna(subset=['column_name']) # 填充缺失值，例如使用均值、中位数或特定值 df_filled = df.fillna(df.mean()) # 使用平均值填充数值型列 df_filled = df.fillna...

(1)读取“GSE83148_series_matrix.txt”基因芯片文件和平台“GPL570-55999.txt”(跳过注释行)，分别命名为df1和df2 （2）清除df1与df2中的重复数据和缺失数据(df1清除存在NaN的行，df2清除“Gene Symbol”列存在NaN的行) ​ （3）df2新增一列“gene”其值为“Gene Symbol”列的第一个基因名，df1的“ID_REF”列重命名为“ID”列，df2保留“ID”和“gene”列然后与df1合并为df，df中gene名相同的记录表达量取平均值，打印df ​ （4）转置df，并在后面添加一列label，以“N”标识正常样本，以“C”标识肿瘤样本，这些信息可以从“GSE83148_series_matrix.txt”基因芯片文件的“!Sample_title”行提取，打印并保存df ​ （5）将“label”列转换为哑变量(k-1)，并作为df的最后一列，删除label列 ​ （6）任选两个基因，分别对其表达量进行离差标准化和标准差标准化（结果不需要保存到df中） ​ （7）尝试任选一个基因，离散化其表达量（不需要保存） ​ （8）统计df的每个基因在肿瘤和正常样本上表达量的平均值，并保存为A ​ （9）提前A中表达量差值的绝对值最大的10个基因名

(2)清除df1与df2中的重复数据和缺失数据(df1清除存在NaN的行，df2清除“Gene Symbol”列存在NaN的行) python df1.drop_duplicates(inplace=True) df1.dropna(inplace=True) df2.drop_duplicates(inplace=True) ...

df = [ speed1 speed2 speed3 0 0 1 2 1 NaN NaN NaN 2 3 4 5 3 NaN NaN NaN] 删除df中含有NaN的行

可以使用 dropna() 方法来删除 DataFrame 中含有 NaN 的行，示例如下： python df = df.dropna() 这将会删除含有 NaN 的行，返回一个新的 DataFrame。如果想要在原地修改 DataFrame，可以使用 inplace=...

（1）读取“GSE83148_series_matrix.txt”基因芯片文件和平台“GPL570-55999.txt”(跳过注释行)，分别命名为df1和df2 ​ ​ （2）清除df1与df2中的重复数据和缺失数据(df1清除存在NaN的行，df2清除“Gene Symbol”列存在NaN的行) ​ （3）df2新增一列“gene”其值为“Gene Symbol”列的第一个基因名，df1的“ID_REF”列重命名为“ID”列，df2保留“ID”和“gene”列然后与df1合并为df，df中gene名相同的记录表达量取平均值，打印df ​ （4）转置df，并在后面添加一列label，以“N”标识正常样本，以“C”标识肿瘤样本，这些信息可以从“GSE83148_series_matrix.txt”基因芯片文件的“!Sample_title”行提取，打印并保存df ​ （5）将“label”列转换为哑变量(k-1)，并作为df的最后一列，删除label列 ​ （6）任选两个基因，分别对其表达量进行离差标准化和标准差标准化（结果不需要保存到df中） ​ （7）尝试任选一个基因，离散化其表达量（不需要保存） ​ （8）统计df的每个基因在肿瘤和正常样本上表达量的平均值，并保存为A ​ （9）提前A中表达量差值的绝对值最大的10个基因名¶

df['gene3_discretized'] = pd.cut(df['gene3'], bins=3, labels=['low', 'medium', 'high']) (8) python A = df.groupby('gene').mean()[['label_N', 'label_C']] (9) python A['diff'] = abs(A...

python中如何处理缺失数据NaN, 请提供两种方法

具体来说，可以使用pandas中的isna()函数来判断数据是否为NaN，使用NaN常量来表示缺失数据，使用dropna()函数来删除包含NaN的行或列，使用fillna()函数来填充NaN缺失数据。 以下是一个使用numpy和pandas库...

python 现有df1，df2两个dataframe，现在需要将df2中所有与df1中相同的列(除waive列)中df2的内容被包含在df1中的进行拼接，将拼接后waive列中为1的保留，waive列为2的删除

- 如果waive列值为1的保留，2的删除，可以创建一个条件布尔系列，选择waive列值为1的行，并丢弃waive列值为2的数据： python merged_df = merged_df[(merged_df['waive'] == 1) | (merged_df['waive'].isna())...

参考上课讲授内容，使用 pandas 库读入一个数据文件 atacs DataFrame 对象展示内容如下所示： 01.012.0 3.0 Mick é y Mous é56.0 Donald Duck 34.0 Mini Mouse 16.0 4.0 Scrooge McDuck NaN 5.0 Pink Panther 54.0 6.0 Huey McDuck 52.0 67.0 Dewey McDuck 19.078.0 Scoopy Doo 32.0 8 NaN NaN NaN 9.0 Huey McDuck 52.0 1010.0 Louie McDuck 12.0 2 70kgs726971 154.89lbs NaN 78kgs 198.658lbs 189lbs 56kgs 78kgs NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 189lbs 687572 45kgs 95 87 85 65 8476 69 72 7879 69NaN75687572 717875 787675 这是一家服装店统计的会员数据。最上面的行是列坐标，最左侧一列是行坐标。列坐标中，第0列代表的是序号，第1列代表的会员的姓名，第2列代表年龄，第3列代表体重，第4~6列代表男性会员的三围尺寸，第7~9列代表女性会员的三围尺寸。 (1）删除值全为 Nan 的行，删除序号列。(2)对 df 对象进行列索引标识。 (3)年龄中的 Nan 值用年龄的均值替换。 (4)将体重列中单位为 kgs 的数据全部变换成单位为 lbs 的数据(1kgs=2.21bs)，再去除1bs后缀。 (5)将体重列中 Nan 值用体重的均值替换。 (6)剔除会员姓名列中的异常字符，再将会员的姓名划分为姓和名两列。 (7)将女性会员的腰围列中的 nan 用女性腰围的均值替换。 (8)在 df 对象中增加一个性别列，男性值为"1"，女性值为"0"。

- 第16行：使用 DataFrame 对象的 apply() 函数和 lambda 表达式将体重列中单位为 kgs 的数据全部变换成单位为 lbs 的数据(1kgs=2.21bs)，再去除1bs后缀。 - 第21行：使用 DataFrame 对象的 fillna() 函数将...

基于Python语言，生成10行8列的随机数，将其中的第7行数字，以及第6行4列数字，置为缺失值（NaN），分别使用两种方法删除缺失值：（1）只要某一行存在缺失值，就删除这一行；（2）只有当某一行全是缺失值时，删除这一行。

在Python中，我们可以使用pandas库来处理数据，包括生成随机数和处理缺失值。首先，我们生成一个10行8列的随机数矩阵： python import numpy as np import pandas as pd # 生成10行8列的随机数 data = np....
ppt

数学建模拟合与插值.ppt

数学建模拟合与插值.ppt

最新推荐

recommend-type

Python Numpy:找到list中的np.nan值方法

本篇文章将详细介绍如何在Python Numpy中查找并处理列表中`np.nan`值的方法。 首先，让我们理解`np.nan`的含义。在Numpy中，`np.nan`是一个特殊的浮点数，表示非数字值，通常用于表示数据中的缺失或未定义值。由于`...
recommend-type

python dataframe NaN处理方式

如果不关心这些缺失值，可以选择直接删除含有NaN的行或列。`dropna()`函数可以做到这一点。`axis=0`表示按行删除，`axis=1`表示按列删除。 ```python # 删除含有NaN的行 df_no_nan_rows = data.dropna(axis=0) ...
recommend-type

pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例

# 删除某行空值所在列 df2[0:1] = df2[0:1].fillna('null') # 获取含有'null'的列名 cols = [x for i, x in enumerate(df2.columns) if df2.iat[0, i] == 'null'] # 删除含有'null'的列 df2 = df2.drop(cols, axis=1...
recommend-type

pandas对指定列进行填充的方法

在数据分析和处理中，Pandas库是Python编程语言中的一个强大工具，它提供了丰富的数据结构和函数，使得数据清洗、转换和分析变得简单易行。本文将深入探讨如何使用Pandas对指定列进行填充，特别是在处理缺失值（NaN...
recommend-type

python 实现读取一个excel多个sheet表并合并的方法

在Python编程中，处理Excel文件是一项常见的任务，特别是在数据处理和分析中。本文将详细介绍如何使用Python的`xlrd`和`pandas`库来读取一个包含多个Sheet的Excel文件，并将其内容合并到一个单一的数据帧中。首先，...
recommend-type

火炬连体网络在MNIST的2D嵌入实现示例

资源摘要信息:"Siamese网络是一种特殊的神经网络，主要用于度量学习任务中，例如人脸验证、签名识别或任何需要判断两个输入是否相似的场景。本资源中的实现例子是在MNIST数据集上训练的，MNIST是一个包含了手写数字的大型数据集，广泛用于训练各种图像处理系统。在这个例子中，Siamese网络被用来将手写数字图像嵌入到2D空间中，同时保留它们之间的相似性信息。通过这个过程，数字图像能够被映射到一个欧几里得空间，其中相似的图像在空间上彼此接近，不相似的图像则相对远离。 具体到技术层面，Siamese网络由两个相同的子网络构成，这两个子网络共享权重并且并行处理两个不同的输入。在本例中，这两个子网络可能被设计为卷积神经网络（CNN），因为CNN在图像识别任务中表现出色。网络的输入是成对的手写数字图像，输出是一个相似性分数或者距离度量，表明这两个图像是否属于同一类别。 为了训练Siamese网络，需要定义一个损失函数来指导网络学习如何区分相似与不相似的输入对。常见的损失函数包括对比损失（Contrastive Loss）和三元组损失（Triplet Loss）。对比损失函数关注于同一类别的图像对（正样本对）以及不同类别的图像对（负样本对），鼓励网络减小正样本对的距离同时增加负样本对的距离。 在Lua语言环境中，Siamese网络的实现可以通过Lua的深度学习库，如Torch/LuaTorch，来构建。Torch/LuaTorch是一个强大的科学计算框架，它支持GPU加速，广泛应用于机器学习和深度学习领域。通过这个框架，开发者可以使用Lua语言定义模型结构、配置训练过程、执行前向和反向传播算法等。 资源的文件名称列表中的“siamese_network-master”暗示了一个主分支，它可能包含模型定义、训练脚本、测试脚本等。这个主分支中的代码结构可能包括以下部分： 1. 数据加载器（data_loader）: 负责加载MNIST数据集并将图像对输入到网络中。 2. 模型定义（model.lua）: 定义Siamese网络的结构，包括两个并行的子网络以及最后的相似性度量层。 3. 训练脚本（train.lua）: 包含模型训练的过程，如前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。 4. 测试脚本（test.lua）: 用于评估训练好的模型在验证集或者测试集上的性能。 5. 配置文件（config.lua）: 包含了网络结构和训练过程的超参数设置，如学习率、批量大小等。 Siamese网络在实际应用中可以广泛用于各种需要比较两个输入相似性的场合，例如医学图像分析、安全验证系统等。通过本资源中的示例，开发者可以深入理解Siamese网络的工作原理，并在自己的项目中实现类似的网络结构来解决实际问题。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

L2正则化的终极指南：从入门到精通，揭秘机器学习中的性能优化技巧

![L2正则化的终极指南：从入门到精通，揭秘机器学习中的性能优化技巧](https://img-blog.csdnimg.cn/20191008175634343.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3dlaXhpbl80MTYxMTA0NQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70) # 1. L2正则化基础概念 在机器学习和统计建模中，L2正则化是一个广泛应用的技巧，用于改进模型的泛化能力。正则化是解决过拟
recommend-type

如何构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，并确保业务连续性规划的有效性？

构建一个符合GB/T19716和ISO/IEC13335标准的信息安全事件管理框架，需要遵循一系列步骤来确保信息系统的安全性和业务连续性规划的有效性。首先，组织需要明确信息安全事件的定义，理解信息安全事态和信息安全事件的区别，并建立事件分类和分级机制。 参考资源链接：[信息安全事件管理：策略与响应指南](https://wenku.csdn.net/doc/5f6b2umknn?spm=1055.2569.3001.10343) 依照GB/T19716标准，组织应制定信息安全事件管理策略，明确组织内各个层级的角色与职责。此外，需要设置信息安全事件响应组(ISIRT)，并为其配备必要的资源、
recommend-type

Angular插件增强Application Insights JavaScript SDK功能

资源摘要信息:"Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件" 知识点详细说明： 1. 插件用途与功能： Microsoft Application Insights JavaScript SDK-Angular插件主要用途在于增强Application Insights的Javascript SDK在Angular应用程序中的功能性。通过使用该插件，开发者可以轻松地在Angular项目中实现对特定事件的监控和数据收集，其中包括： - 跟踪路由器更改：插件能够检测和报告Angular路由的变化事件，有助于开发者理解用户如何与应用程序的导航功能互动。 - 跟踪未捕获的异常：该插件可以捕获并记录所有在Angular应用中未被捕获的异常，从而帮助开发团队快速定位和解决生产环境中的问题。 2. 兼容性问题： 在使用Angular插件时，必须注意其与es3不兼容的限制。es3（ECMAScript 3）是一种较旧的JavaScript标准，已广泛被es5及更新的标准所替代。因此，当开发Angular应用时，需要确保项目使用的是兼容现代JavaScript标准的构建配置。 3. 安装与入门： 要开始使用Application Insights Angular插件，开发者需要遵循几个简单的步骤： - 首先，通过npm（Node.js的包管理器）安装Application Insights Angular插件包。具体命令为：npm install @microsoft/applicationinsights-angularplugin-js。 - 接下来，开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法，并根据Application Insights的官方文档进行配置。 4. 基本用法示例： 文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后，通过Component装饰器定义了一个Angular组件，这个组件是应用的一个基本单元，负责处理视图和用户交互。在组件类中，开发者可以设置Application Insights的实例，并将插件添加到实例中，从而启用特定的功能。 5. TypeScript标签的含义： TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了类型系统和一些其他特性，以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性，并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的，因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。 6. 压缩包子文件的文件名称列表： 在实际的项目部署中，可能会用到压缩包子文件（通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件）。在本例中，"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中，开发者需要确保引用了正确的文件，以便将插件的功能正确地集成到项目中。 总结而言，Application Insights Angular插件是为了加强在Angular应用中使用Application Insights Javascript SDK的能力，帮助开发者更好地监控和分析应用的运行情况。通过使用该插件，可以跟踪路由器更改和未捕获异常等关键信息。安装与配置过程简单明了，但是需要注意兼容性问题以及正确引用文件，以确保插件能够顺利工作。