删除缺失值所在的行使用的是dropna(axis=1)是否对错？

这个说法是错误的。在 Pandas 中，`dropna()` 方法用于删除 DataFrame 中包含缺失值的行或列，但是 `axis` 参数默认为 0，表示删除包含缺失值的行，而不是删除包含缺失值的列。所以，`dropna(axis=1)` 方法实际上是删除包含缺失值的列，而不是删除缺失值所在的行。

如果要删除缺失值所在的行，应该使用 `dropna()` 方法，并设置 `axis` 参数为 0，例如：

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 = df.dropna(axis=0)

print(df)

输出结果为：

     A    B
0  1.0  5.0
3  4.0  8.0

可以看到，该方法成功删除了包含缺失值的行，保留了不包含缺失值的行。

相关问题

X_df = df.dropna().drop('BOD', axis = 1).reset_index().drop('Date', axis = 1) Y_df = df['BOD'].reset_index().drop('Date', axis = 1) XX_train ,XX_test,YY_train,YY_test = train_test_split(X_df, Y_df, test_size=0.1, random_state=22) print('Train', XX_train.s

这段代码的作用是将原始数据集中的缺失值所在的行删除，并将剩余的特征列存储在X_df变量中。同时，将目标变量'BOD'存储在Y_df变量中。然后使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。最后，将训练集和测试集的特征数据和目标数据分别存储在XX_train、XX_test、YY_train和YY_test变量中。最后，将特征列的名称存储在features_columns变量中。

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。