詳解pandas刪除缺失數(shù)據(jù)(pd.dropna()方法)
1.創(chuàng)建帶有缺失值的數(shù)據(jù)庫:
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index = list('abcde'), columns = ['one', 'two', 'three']) # 隨機產(chǎn)生5行3列的數(shù)據(jù) df.ix[1, :-1] = np.nan # 將指定數(shù)據(jù)定義為缺失 df.ix[1:-1, 2] = np.nan print('\ndf1') # 輸出df1,然后換行 print(df)
查看數(shù)據(jù)內(nèi)容:
2.通常情況下刪除行,使用參數(shù)axis = 0,刪除列的參數(shù)axis = 1,通常不會這么做,那樣會刪除一個變量。
print('\ndrop row') print(df.dropna(axis = 0))
刪除后結(jié)果:
以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
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