温馨提示×

温馨提示×

您好,登录后才能下订单哦!

密码登录×
登录注册×
其他方式登录
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》

详解pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)

发布时间:2020-10-06 20:56:57 来源:脚本之家 阅读:280 作者:做梦当财神 栏目:开发技术

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亿速云。

向AI问一下细节

免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。

AI