Pandas||过滤缺失数据||pd.dropna()函数的用法说明

转载 作者：qq735679552 更新时间：2022-09-27 22:32:09 28 4

DataFrame.dropna(axis=0, how="any", thresh=None, subset=None, inplace=False)Remove missing values.

import pandas as pdimport numpy as npdf = 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.nanprint(df)

df.dropna()   #删除所有带缺失数据的行

import numpy as npimport pandas as pd a = np.ones((11,10))for i in range(len(a)):    a[i,:i] = np.nan d = pd.DataFrame(data=a)print(d)

# 按行删除：存在空值，即删除该行print(d.dropna(axis=0, how="any"))

#  按行删除：所有数据都为空值，即删除该行print(d.dropna(axis=0, how="all"))

# 按列删除：该列非空元素小于5个的，即删除该列print(d.dropna(axis="columns", thresh=5))

# 设置子集：删除第0、5、6、7列都为空的行print(d.dropna(axis="index", how="all", subset=[0,5,6,7]))

# 设置子集：删除第5、6、7行存在空值的列print(d.dropna(axis=1, how="any", subset=[5,6,7]))

# 原地修改print(d.dropna(axis=0, how="any", inplace=True))print("==============================")print(d)

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