pandas删除缺失值
时间: 2023-11-06 14:59:29 浏览: 60
pandas提供了多种方法来删除缺失值,其中包括:
1. dropna()方法:该方法可以删除包含缺失值的行或列,可以通过参数指定删除行或列,以及删除的方式(any或all)。
2. fillna()方法:该方法可以用指定的值或方法来填充缺失值。
以下是使用dropna()方法删除缺失值的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建包含缺失值的DataFrame
data = {'name': ['Jack', 'Alice', 'Bob', 'Tom', 'Jerry'],
'age': [23, 19, None, 26, 20],
'gender': ['M', 'F', 'M', None, 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除包含缺失值的行
df = df.dropna()
print(df)
```
输出结果:
```
name age gender
0 Jack 23.0 M
1 Alice 19.0 F
4 Jerry 20.0 M
```
在上面的代码中,我们创建了一个包含缺失值的DataFrame,然后使用dropna()方法删除了包含缺失值的行。注意,原始DataFrame并没有被修改,而是返回了一个新的DataFrame。
相关问题
pandas删除缺失值那一个格子
你可以使用Pandas中的dropna()函数来删除包含缺失值的行或列。如果你想要删除包含缺失值的特定单元格,你可以使用loc[]方法来选择特定的单元格,并使用drop()函数来删除它。例如,如果你想删除行索引为0,列索引为1的单元格,你可以使用以下代码:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df = df.dropna(subset=['A'], axis=0)
df = df.drop(['B'], axis=1)
print(df)
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个包含缺失值的Pandas DataFrame,然后使用dropna()函数删除了包含缺失值的行。接下来,我们使用drop()函数删除了列B,这样就删除了第一行第二列的单元格。
pandas对缺失值处理
pandas是一个强大的数据处理库,提供了多种方法来处理缺失值。下面是pandas对缺失值处理的几种常用方法:
1. 删除缺失值:可以使用`dropna()`函数删除包含缺失值的行或列。可以通过设置参数来控制删除的方式,例如`axis`参数指定删除行还是列,`how`参数指定删除方式(any表示只要有一个缺失值就删除,all表示全部缺失值才删除)。
2. 填充缺失值:可以使用`fillna()`函数将缺失值替换为指定的值。可以通过设置参数来控制填充的方式,例如使用均值、中位数、众数等进行填充。
3. 插值填充:可以使用`interpolate()`函数进行插值填充。插值填充是根据已知数据点之间的关系,通过插值算法来推测缺失值。
4. 使用默认值填充:可以使用`fillna()`函数将缺失值替换为默认值。可以通过设置参数来指定默认值。
5. 使用前向填充或后向填充:可以使用`ffill()`函数进行前向填充,使用`bfill()`函数进行后向填充。前向填充是用前一个非缺失值来填充缺失值,后向填充是用后一个非缺失值来填充缺失值。