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详解pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)

蒯慈
2023-03-14
本文向大家介绍详解pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法),包括了详解pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下

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:

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:

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小牛知识库。

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