怎么删除dataframe中某一列中的空值

你可以使用 pandas 库中的 dropna() 方法来删除包含空值的列。你可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 创建一个包含空值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, None, 5], 'B': [None, 7, 8, 9, 10]})

# 删除包含空值的列
df.dropna(axis=1, inplace=True)

# 打印结果
print(df)

输出结果：

   A
0  1
1  2
2  3
3  NaN
4  5

在此示例中，我们删除了包含空值的列 B，仅保留了列 A。

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怎么删除dataframe中某一列中包含空值的行

您可以使用 pandas 库中的 dropna() 函数来删除 dataframe 中某一列中包含空值的行。请参考以下代码：

import pandas as pd

# 创建 dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, None, 6], 'C': [7, 8, None]})

# 删除 column B 中包含空值的行
df = df.dropna(subset=['B'])

# 打印删除后的 dataframe
print(df)

输出：

   A    B    C
0  1  4.0  7.0
2  3  6.0  NaN

在上述代码中，`subset=['B']` 表示删除 column B 中包含空值的行。如果您需要删除多个列中包含空值的行，您可以将列名作为列表传递给 `subset` 参数。

查看dataframe中某一列包含多少空值

你可以使用 Pandas 库中的 isnull() 和 sum() 方法来检查 DataFrame 中某一列的空值数量。例如，假设你的 DataFrame 名称为 df，想要检查列名为 "column_name" 的列中有多少个空值，你可以使用以下代码：

# 计算包含空值的行数
null_count = df["column_name"].isnull().sum()

print("空值数量：", null_count)

这将打印出 "column_name" 列中的空值数量。