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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章pandas || df.dropna() 缺失值删除操作由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
df.dropna()函数用于删除dataframe数据中的缺失数据，即 删除nan数据. 。
官方函数说明:
|
1
2
3
4
5
6
7
|
dataframe.dropna(axis
=
0
, how
=
'any'
, thresh
=
none, subset
=
none, inplace
=
false)
remove missing values.
see the user guide
for
more on which values are considered missing,
and
how to work with missing data.
returns
dataframe
dataframe with na entries dropped
from
it.
|
参数说明:
| parameters | 说明 |
|---|---|
| axis | 0为行 1为列，default 0，数据删除维度 |
| how | {‘any', ‘all'}, default ‘any'，any：删除带有nan的行；all：删除全为nan的行 |
| thresh | int，保留至少 int 个非nan行 |
| subset | list，在特定列缺失值处理 |
| inplace | bool，是否修改源文件 |
测试:
|
1
2
3
4
|
>>>df
=
pd.dataframe({
"name"
: [
'alfred'
,
'batman'
,
'catwoman'
],
"toy"
: [np.nan,
'batmobile'
,
'bullwhip'
],
"born"
: [pd.nat, pd.timestamp(
"1940-04-25"
),
pd.nat]})
|
|
1
2
3
4
5
|
>>>df
name toy born
0
alfred nan nat
1
batman batmobile
1940
-
04
-
25
2
catwoman bullwhip nat
|
删除至少缺少一个元素的行:
|
1
2
3
|
>>>df.dropna()
name toy born
1
batman batmobile
1940
-
04
-
25
|
删除至少缺少一个元素的列:
|
1
2
3
4
5
|
>>>df.dropna(axis
=
1
)
name
0
alfred
1
batman
2
catwoman
|
删除所有元素丢失的行:
|
1
2
3
4
5
|
>>>df.dropna(how
=
'all'
)
name toy born
0
alfred nan nat
1
batman batmobile
1940
-
04
-
25
2
catwoman bullwhip nat
|
只保留至少2个非na值的行:
|
1
2
3
4
|
>>>df.dropna(thresh
=
2
)
name toy born
1
batman batmobile
1940
-
04
-
25
2
catwoman bullwhip nat
|
从特定列中查找缺少的值:
|
1
2
3
|
>>>df.dropna(subset
=
[
'name'
,
'born'
])
name toy born
1
batman batmobile
1940
-
04
-
25
|
修改原数据:
|
1
2
3
4
|
>>>df.dropna(inplace
=
true)
>>>df
name toy born
1
batman batmobile
1940
-
04
-
25
|
以上.
补充：pandas 之dropna滤除缺失数据 。
约定:
|
1
2
3
|
import
pandas as pd
import
numpy as np
from
numpy
import
nan as nan
|
滤除缺失数据 。
pandas的设计目标之一就是使得处理缺失数据的任务更加轻松些。pandas使用nan作为缺失数据的标记.
使用dropna使得滤除缺失数据更加得心应手.
通过**dropna()**滤除缺失数据:
|
1
2
3
|
se1
=
pd.series([
4
,nan,
8
,nan,
5
])
print
(se1)
se1.dropna()
|
代码结果:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
0
4.0
1
nan
2
8.0
3
nan
4
5.0
dtype: float64
0
4.0
2
8.0
4
5.0
dtype: float64
|
通过布尔序列也能滤除:
|
1
|
se1[se1.notnull()]
|
代码结果:
|
1
2
3
4
|
0
4.0
2
8.0
4
5.0
dtype: float64
|
处理dataframe对象比较复杂，因为你可能需要丢弃所有的nan或部分nan.
|
1
2
|
df1
=
pd.dataframe([[
1
,
2
,
3
],[nan,nan,
2
],[nan,nan,nan],[
8
,
8
,nan]])
df1
|
代码结果:
| 0 | 1 | 2 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1.0 | 2.0 | 3.0 |
| 1 | nan | nan | 2.0 |
| 2 | nan | nan | nan |
| 3 | 8.0 | 8.0 | nan |
默认滤除所有包含nan:
|
1
|
df1.dropna()
|
代码结果:
| 0 | 1 | 2 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1.0 | 2.0 | 3.0 |
传入**how=‘all'**滤除全为nan的行:
|
1
|
df1.dropna(how
=
'all'
)
|
代码结果:
| 0 | 1 | 2 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1.0 | 2.0 | 3.0 |
| 1 | nan | nan | 2.0 |
| 3 | 8.0 | 8.0 | nan |
传入axis=1滤除列:
|
1
2
|
df1[
3
]
=
nan
df1
|
代码结果:
| 0 | 1 | 2 | 3 | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 1.0 | 2.0 | 3.0 | nan |
| 1 | nan | nan | 2.0 | nan |
| 2 | nan | nan | nan | nan |
| 3 | 8.0 | 8.0 | nan | nan |
|
1
|
df1.dropna(axis
=
1
,how
=
"all"
)
|
代码结果:
| 0 | 1 | 2 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1.0 | 2.0 | 3.0 |
| 1 | nan | nan | 2.0 |
| 2 | nan | nan | nan |
| 3 | 8.0 | 8.0 | nan |
传入thresh=n保留至少有n个非nan数据的行:
|
1
|
df1.dropna(thresh
=
1
)
|
代码结果:
| 0 | 1 | 2 | 3 | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 1.0 | 2.0 | 3.0 | nan |
| 1 | nan | nan | 2.0 | nan |
| 3 | 8.0 | 8.0 | nan | nan |
|
1
|
df1.dropna(thresh
=
3
)
|
代码结果:
| 0 | 1 | 2 | 3 | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 1.0 | 2.0 | 3.0 | nan |
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教.
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_43188358/article/details/108335776 。
最后此篇关于pandas || df.dropna() 缺失值删除操作的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于pandas || df.dropna() 缺失值删除操作的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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