dropna函数的作用

dropna函数是 Pandas 库中的一个函数，用于删除数据框或序列中的缺失值（NaN值）。它的作用是将数据框或序列中包含缺失值的行或列删除，返回一个新的数据框或序列，删除的方式可以是按行删除或按列删除。

具体来说，dropna函数可以通过以下参数进行控制删除的方式：

- axis：指定要删除的轴，0表示删除行，1表示删除列，默认为0。
- how：指定删除方式，'any'表示删除包含缺失值的行或列，'all'表示只删除全部为缺失值的行或列，默认为'any'。
- thresh：指定保留行或列中非缺失值的最小数量，默认为None。
- subset：指定删除时要考虑的列或行，默认为None，表示考虑所有行或列。

例如，使用 dropna(axis=0, how='any') 可以删除包含任何缺失值的行，使用 dropna(axis=1, how='all') 可以删除全部为缺失值的列。

相关问题

pandas dropna函数

pandas中的dropna函数是用于过滤和删去缺失数据的列或行的常用函数。具体使用方法是通过调用该函数并传入所需要操作的数据对象，可以是Series或DataFrame，然后返回一个仅含非空数值和索引的新对象。对于Series，可以使用data[column_name].dropna()来删除指定列中的缺失值。例如，对于Series data['update_level']，可以使用data['update_level'].dropna()来删除该列中的缺失值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pandas dropna()函数](https://blog.csdn.net/KIKI_ZSH/article/details/122882503)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python-pandas的dropna()方法-丢弃含空值的行、列](https://blog.csdn.net/xiao_yi_xiao/article/details/123502982)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

pandas中dropna函数

dropna函数是pandas库中用于删除DataFrame数据中缺失值的函数。它可以根据指定的参数来删除包含缺失值的行或列。具体的参数说明如下：

1. axis参数用于指定删除数据的维度，默认为0，表示删除包含缺失值的行。
2. how参数用于指定删除的条件，可选值为"any"和"all"。当how="any"时，表示删除包含任意一个缺失值的行；当how="all"时，表示只删除全为缺失值的行。
3. thresh参数是一个整数，表示保留至少thresh个非缺失值的行。
4. subset参数是一个列表，用于在特定的列中处理缺失值。
5. inplace参数是一个布尔值，表示是否修改源文件。默认为False，即不修改源文件，而是返回一个新的DataFrame。

下面是一个例子，展示了如何使用dropna函数删除包含缺失值的行：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"name": ['Alfred', 'Batman', 'Catwoman'], "toy": [np.nan, 'Batmobile', 'Bullwhip'], "born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1940-04-25"), pd.NaT]})
print(df)

df_new = df.dropna()
print(df_new)

在上述例子中，原始数据包含3行，其中第0行和第2行有缺失值。通过调用dropna函数，我们得到了删除了缺失值的新DataFrame。