dataFrame删除空值
时间: 2023-03-28 07:02:48 浏览: 73
可以使用dropna()方法删除dataFrame中的空值,具体操作如下:
df.dropna(inplace=True)
其中,inplace=True表示直接在原dataFrame上进行修改,如果不加该参数,则需要将修改后的结果赋值给一个新的dataFrame。
相关问题
dataframe删除空值
在 Pandas 中,可以使用 `dropna()` 方法删除包含空值(NaN)的行或列。该方法默认删除包含任何 NaN 的行,可以通过指定 `how` 参数来指定删除列或行。
1. 删除包含 NaN 的行
```python
df.dropna()
```
2. 删除包含 NaN 的列
```python
df.dropna(axis=1)
```
如果想要删除特定列中包含 NaN 的行,可以使用 `subset` 参数。例如,删除 'col1' 和 'col2' 中包含 NaN 的行:
```python
df.dropna(subset=['col1', 'col2'])
```
除了 `dropna()` 方法外,还可以使用 `fillna()` 方法将 NaN 填充为其他值。例如,将所有 NaN 填充为 0:
```python
df.fillna(0)
```
dataframe删除空值所在行代码
可以使用dropna()方法来删除dataframe中含有空值的行,具体的实现代码如下:
```python
import pandas as pd
# 构造含有空值的dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 删除含有空值的行
df = df.dropna()
# 输出删除空值后的dataframe
print(df)
```
其中,dropna()方法默认删除所有含有空值的行,若要只对某一列进行操作,可以使用subset参数指定要操作的列,例如:
```python
# 只对‘B’列含有空值的行进行删除操作
df = df.dropna(subset=['B'])
```
希望能够帮到您!