python中删除缺失值的方法

在Python中可以使用pandas库来删除缺失值。具体方法如下：

1. 导入pandas库

import pandas as pd

2. 创建数据表

data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky', 'Rose', 'Mark'],
        'age': [28, 34, 29, 42, None, 21],
        'gender': ['M', 'M', 'M', 'M', 'F', None]}
df = pd.DataFrame(data)

3. 删除缺失值

df = df.dropna()

上述代码中的df.dropna()表示删除数据表中包含缺失值的行。如果你想删除缺失值所在的列，可以使用df.dropna(axis=1)。

相关问题

python 删掉缺失值

可以使用 pandas 库中的 dropna() 方法来删除缺失值。具体操作如下：

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.dropna(inplace=True)

print(df)

输出结果为：

     A    B
0  1.0  5.0
3  4.0  8.0

python中pandas缺失值处理

在 Pandas 中，可以使用 `isnull()` 或 `notnull()` 函数来检测缺失值。如果 DataFrame 或 Series 中存在缺失值，可以使用 `dropna()` 函数来删除这些行或列。另外，也可以使用 `fillna()` 函数来填充缺失值。

下面是一些示例代码：

1. 检测缺失值

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]})

print(df.isnull())
print(df.notnull())

输出：

       A      B
0  False  False
1  False   True
2   True  False

       A     B
0   True  True
1  False  True
2  False  True

2. 删除缺失值

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]})

# 删除包含缺失值的行
df = df.dropna()

print(df)

输出：

     A    B
0  1.0  4.0

3. 填充缺失值

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]})

# 使用 0 填充缺失值
df = df.fillna(0)

print(df)

输出：

     A    B
0  1.0  4.0
1  2.0  0.0
2  0.0  6.0