详解熊猫删除缺失数据(pd.dropna()方法)

　　

1。创建带有缺失值的数据库:

　　 　　 　　熊猫作为pd导入 　　进口numpy np 　　 　　df=pd.DataFrame (np.random。randn(5,3),指数=列表(“中的”),列=[‘一个’,‘2’,' 3 '])#随机产生5行3列的数据 　　df。九(1):1)=np。南#将指定数据定义为缺失 　　df。第九(1:1、2)=np.nan 　　 　　打印(\ ndf1) #输出df1,然后换行 　　打印(df) 　　 　　

查看数据内容:

　　

详解熊猫删除缺失数据(pd.dropna()方法)

　　

2。通常情况下删除行,使用参数轴=0,删除列的参数轴=1,通常不会这么做,那样会删除一个变量。

　　 　　 　　打印(“\ ndrop行”) 　　打印(df。dropna(轴=0)) 　　 　　

删除后结果:

　　

详解熊猫删除缺失数据(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。

详解熊猫删除缺失数据(pd.dropna()方法)