python 去除数据集中'sex'列的值为NaN的行

可以使用Pandas库中的dropna()函数来删除'sex'列的值为NaN的行。

假设数据集的名称为df，代码如下：

df.dropna(subset=['sex'], inplace=True)

这里的subset参数指定了要删除NaN值的列，inplace参数指定对原数据集进行修改，如果不指定inplace，则返回一个新的数据集。

如果想要删除所有列中含有NaN值的行，可以将subset参数省略：

df.dropna(inplace=True)

这样就可以删除数据集中所有含有NaN的行了。

相关问题

1．数据清洗。 (1）从studentsinfo.xlsx 文件的 Groupl 表中读取数据。 (2）将“案例教学” 列的值全改为 NaN。 (3）滤除每行数据中缺失了项以上（包括了 项）的行。 (4）滤除值全部为 NaN 的列。

以下为Python代码实现数据清洗的过程：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_excel('studentsinfo.xlsx', sheet_name='Groupl')

# 将“案例教学”列的值全改为 NaN
df['案例教学'] = pd.np.nan

# 滤除每行数据中缺失了3项以上（包括了'组号'项）的行
df = df.dropna(thresh=3)

# 滤除值全部为 NaN 的列
df = df.dropna(axis=1, how='all')

以上代码中，使用 `pd.read_excel()` 函数读取 'studentsinfo.xlsx' 文件的 'Groupl' 表中的数据，并将“案例教学”列的值全改为 NaN。然后使用 `df.dropna()` 函数滤除每行数据中缺失了3项以上（包括了'组号'项）的行，并滤除值全部为 NaN 的列。最后得到的 `df` 数据框即为清洗后的数据。

Python中NaN

NaN是“Not a Number”的缩写，在Python中表示“非数字”或“不是一个数值”。它通常出现在数学运算中，当某个操作的结果无法确定或者不适用时，就会返回NaN。例如，除以零、对空值做数学运算，或者尝试获取不可用的数据类型转换等。

在Python的NumPy库和Pandas库中，NaN是一个特殊的浮点数，有其独特的性质：
- NaN != NaN（两个NaN不等于彼此）
- NaN + NaN == NaN
- np.isnan()函数可以用来检查一个值是否为NaN

在处理数据时，特别是涉及到数据分析和统计，通常会遇到需要处理NaN的情况，因为它们可能会影响计算结果。常见的处理方法包括替换NaN值（如使用平均值、中位数或特定值填充）、删除包含NaN的行或列，或者使用适当的统计模型进行缺失值估计。