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这篇CFSDN的博客文章详解pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
1.创建带有缺失值的数据库:
|
1
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3
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7
8
9
|
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.
|
1
2
|
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我.
原文链接：https://www.cnblogs.com/keye/p/7722612.html 。
最后此篇关于详解pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于详解pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)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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