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詳解pandas刪除缺失數(shù)據(jù)(pd.dropna()方法)

 更新時間:2019年06月25日 11:07:27   作者:做夢當財神  
這篇文章主要介紹了pandas刪除缺失數(shù)據(jù)(pd.dropna()方法),文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

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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