详解pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)
5星 · 超过95%的资源 104 浏览量
2020-12-31
20:40:14
上传
评论
收藏 55KB PDF 举报 
详解详解pandas删除缺失数据删除缺失数据(pd.dropna()方法方法)
1.创建带有缺失值的数据库：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index = list('abcde'), columns = ['one', 'two', 'three']) # 随机产生5行3列的数据
df.ix[1, :-1] = np.nan # 将指定数据定义为缺失
df.ix[1:-1, 2] = np.nan
print('df1') # 输出df1，然后换行
print(df)
查看数据内容：
2.通常情况下删除行，使用参数axis = 0，删除列的参数axis = 1,通常不会这么做，那样会删除一个变量。
print('drop row')
print(df.dropna(axis = 0))
删除后结果：
您可能感兴趣的文章您可能感兴趣的文章:Python Pandas对缺失值的处理方法pandas如何处理缺失值pandas 使用均值填充缺失值列的小技巧分享
Pandas之Fillna填充缺失数据的方法对Pandas DataFrame缺失值的查找与填充示例讲解Python Pandas找到缺失值的位置方
法python解决pandas处理缺失值为空字符串的问题简单了解Pandas缺失值处理方法
- 1
- 2
前往页