python 删除含有Nan的行
时间: 2024-01-24 08:03:45 浏览: 44
假设数据存储在一个 Pandas DataFrame 中,可以使用 dropna() 方法删除包含 NaN 的行:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, None], 'B': [4, None, 6, 7], 'C': [None, 9, 10, 11]})
# 删除包含 NaN 的行
df = df.dropna()
print(df)
```
输出:
```
A B C
0 1.0 4.0 NaN
```
在上述代码中,使用 dropna() 方法删除了包含 NaN 的行,并将结果赋值给 df 变量。注意,该方法默认只删除包含任何 NaN 的行,可以通过设置 how、thresh 或 subset 参数进行更细粒度的控制。具体使用方法可以参考 Pandas 文档。
相关问题
python numpy删除含有nan的行
可以使用numpy的isnan()函数找到含有nan的行,然后使用numpy的delete()函数删除这些行。
下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
# 生成一个含有nan的矩阵
a = np.array([[1, 2, 3],
[4, np.nan, 6],
[7, 8, 9]])
# 找到含有nan的行
rows_with_nan = np.isnan(a).any(axis=1)
# 删除含有nan的行
a = np.delete(a, np.where(rows_with_nan), axis=0)
print(a)
```
输出:
```
array([[1., 2., 3.],
[7., 8., 9.]])
```
这样就删除了含有nan的行。
python 删除nan
值的方法是什么?
可以使用numpy库中的isnan函数和delete函数来删除nan值。具体操作步骤如下:
1.导入numpy库
import numpy as np
2.创建含有nan值的数组
a = np.array([1, np.nan, 2, np.nan, 3])
3.使用isnan函数找出含有nan值的位置
nan_index = np.isnan(a)
4.使用delete函数删除含有nan值的位置
new_a = np.delete(a, nan_index)
即可得到删除nan值后的新数组new_a。