python中dataframe怎样删掉含有缺失值的行
时间: 2024-03-10 14:43:41 浏览: 22
在 Pandas 中,可以使用 `dropna()` 函数删除包含缺失值的行。下面是一个例子:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8]})
# 删除包含缺失值的行
df = df.dropna()
# 打印结果
print(df)
```
在这个例子中,我们创建一个包含缺失值的 DataFrame,然后使用 `dropna()` 函数删除包含缺失值的行,最后打印结果。输出结果如下:
```
A B
0 1.0 5.0
3 4.0 8.0
```
可以看到,包含缺失值的行已经被删除了。需要注意的是,`dropna()` 函数默认只会删除包含至少一个缺失值的行,如果需要删除包含缺失值的列,可以使用 `axis=1` 参数。此外,`dropna()` 函数还有一些其他参数,可以在需要时进行调整,具体可以参考 Pandas 文档。
相关问题
python如何对dataframe的某几列填充缺失值
对于dataframe的某几列填充缺失值,可以先选择需要填充的列,然后分别对每一列进行填充。具体步骤如下:
1. 选择需要填充的列。
假设需要填充的列名为"col1"、"col2"和"col3",可以使用以下代码选择这些列:
```
df[["col1", "col2", "col3"]]
```
2. 分别对每一列进行填充。
可以使用fillna()函数来对每一列进行填充,以下是填充均值的示例代码:
```
df[["col1", "col2", "col3"]].fillna(df[["col1", "col2", "col3"]].mean(), inplace=True)
```
其中,mean()表示求均值,inplace=True表示直接修改原dataframe,而不是返回一个新的dataframe。
3. 检查是否填充成功。
可以使用isnull()函数来检查是否还有缺失值。以下是检查是否还有缺失值的示例代码:
```
df[["col1", "col2", "col3"]].isnull().sum()
```
如果输出为0,表示这些列的缺失值已经被填充完毕。
python删除含有缺失值的列
可以使用 pandas 库中的 dropna() 方法,该方法可以删除含有缺失值的行或列。如果要删除含有缺失值的列,需要设置 axis 参数为 1。
例如,假设有一个名为 data 的 DataFrame 对象,代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建包含缺失值的 DataFrame
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
'B': [5, 6, 7, None],
'C': [None, 9, 10, 11]})
# 删除含有缺失值的列
data.dropna(axis=1, inplace=True)
```
执行上述代码后,DataFrame 对象 data 中所有含有缺失值的列都将被删除。在本例中,列 A 和 B 都包含缺失值,因此它们将被删除,最终得到的 DataFrame 对象只包含列 C。