pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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(‘
df1‘)        # 输出df1,然后换行
print(df)        
 

查看数据内容:

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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(‘
drop row‘)
print(df.dropna(axis = 0))

 删除后结果:

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以上是关于pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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