如何删除缺失值所在行

在 Python 中，可以使用 pandas 库中的 dropna() 方法来删除缺失值所在的行。dropna() 方法的语法格式如下：

DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

其中，axis 参数用于指定删除的方向，可以是“index”（按行删除）或“columns”（按列删除）；how 参数用于指定删除的方式，可以是“any”（只要存在缺失值就删除）或“all”（所有值都是缺失值才删除）；thresh 参数用于指定每行（或每列）至少要有多少个非缺失值，才不会被删除；subset 参数用于指定需要考虑的列（或行）。

例如，可以使用下面的代码删除数据框 sj 中有缺失值的行：

sj.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)

这会删除 sj 数据框中有缺失值的所有行，并且直接在原数据上进行修改（inplace=True）。需要注意的是，删除缺失值所在行可能会导致数据的丢失，因此需要谨慎使用。

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matlab删除缺失值所在行

可以使用以下代码来删除包含缺失值的行：

% 创建示例数据
data = [1 2 NaN; 4 NaN 6; NaN 8 9];

% 删除包含缺失值的行
data(any(isnan(data),2),:) = []

输出：

ans =

     4   NaN     6

在这个例子中， `isnan` 函数用于检测哪些元素是缺失值。然后使用 `any` 函数确定哪些行包含缺失值，并使用逻辑索引将这些行删除。

python删除缺失值所在行

可以使用pandas库中的dropna()函数删除缺失值所在行，示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建包含缺失值的数据表
data = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Mickey', 'Minnie'],
        'Age': [20, 22, None, 25],
        'Gender': ['Male', 'Male', 'Female', None]}

df = pd.DataFrame(data)

# 删除所有包含缺失值的行
df.dropna(inplace=True)

# 输出处理后的数据表
print(df)

输出结果如下：

     Name   Age Gender
0     Tom  20.0   Male
1   Jerry  22.0   Male

注：dropna()函数中的inplace参数设为True，则直接在原数据表中修改并返回None，否则返回新的数据表。