详解pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)_Python

详解pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)

时间：2021-07-20 15:51 来源/作者：做梦当财神

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('\ndf1')    # 输出df1，然后换行

									print(df)

查看数据内容：

详解pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)

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('\ndrop row')

									print(df.dropna(axis = 0))

删除后结果：

详解pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接：https://www.cnblogs.com/keye/p/7722612.html

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