刪除DataFrame中值全為NaN或者包含有NaN的列或行方法
更新時(shí)間：2018年11月06日 09:28:13 作者：calorand
今天小編就為大家分享一篇?jiǎng)h除DataFrame中值全為NaN或者包含有NaN的列或行方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
如果存在以下DataFrame
年齡 性別 手機(jī)號 0 2 男 NaN 1 3 女 NaN 2 4 NaN NaN
刪除NaN所在的行：
刪除表中全部為NaN的行
df.dropna(axis=0,how='all')
刪除表中含有任何NaN的行
df.dropna(axis=0,how='any') #drop all rows that have any NaN values
刪除NaN所在的列：
刪除表中全部為NaN的行
df.dropna(axis=1,how='all')
刪除表中含有任何NaN的行
df.dropna(axis=1,how='any') #drop all rows that have any NaN values
以上這篇?jiǎng)h除DataFrame中值全為NaN或者包含有NaN的列或行方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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