pandas删除缺失值

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：

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删除缺失值那行

在Pandas库中，你可以使用`dropna()`函数来删除包含缺失值（NaN）的行。这个函数会检查DataFrame中的每个元素，如果发现某个元素缺失，则会根据指定的规则决定是否删除该行。默认的行为是删除含有任何缺失值的行。

例如，如果你有一个名为df的DataFrame，并想删除所有包含缺失值的行，可以这样做：

df = df.dropna()  # 删除所有包含缺失值的行

如果你想基于特定列删除含有缺失值的行，可以在`dropna()`函数中传入`axis=0`（表示按行操作），并指定`thresh`参数，如只删除某一列中缺失值超过一定数量的行：

df = df.dropna(subset=['column_name'], thresh=len(df) * 0.5)  # 删除'column_name'列中一半以上缺失值的行

或者设置`how='any'`，则只要有一项是NA就删除：

df = df.dropna(axis=0, how='any')  # 删除只要有任一列存在缺失值的行

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。