詳解pandas刪除缺失數(shù)據(jù)(pd.dropna()方法)
更新時(shí)間：2019年06月25日 11:07:27 作者：做夢(mèng)當(dāng)財(cái)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(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來(lái)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(kù)：
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(jī)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(huì)這么做，那樣會(huì)刪除一個(gè)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?jī)?nèi)容，希望對(duì)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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