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Pandas之Dropna濾除缺失數(shù)據(jù)的實(shí)現(xiàn)方法

 更新時(shí)間：2019年06月25日 11:55:31   作者：yungeisme  
這篇文章主要介紹了Pandas之Dropna濾除缺失數(shù)據(jù)的實(shí)現(xiàn)方法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(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一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

約定：

import pandas as pd
import numpy as np
from numpy import nan as NaN

濾除缺失數(shù)據(jù)

pandas的設(shè)計(jì)目標(biāo)之一就是使得處理缺失數(shù)據(jù)的任務(wù)更加輕松些。pandas使用NaN作為缺失數(shù)據(jù)的標(biāo)記。

使用dropna使得濾除缺失數(shù)據(jù)更加得心應(yīng)手。

一、處理Series對象

通過**dropna()**濾除缺失數(shù)據(jù)：

se1=pd.Series([4,NaN,8,NaN,5])
print(se1)
se1.dropna()

代碼結(jié)果：

0    4.0
1    NaN
2    8.0
3    NaN
4    5.0
dtype: float64

0    4.0
2    8.0
4    5.0
dtype: float64

通過布爾序列也能濾除：

se1[se1.notnull()]

代碼結(jié)果：

0    4.0
2    8.0
4    5.0
dtype: float64

二、處理DataFrame對象

處理DataFrame對象比較復(fù)雜，因?yàn)槟憧赡苄枰獊G棄所有的NaN或部分NaN。

df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]])
df1

代碼結(jié)果：

0 1 2
0 1.0 2.0 3.0
1 NaN NaN 2.0
2 NaN NaN NaN
3 8.0 8.0 NaN

默認(rèn)濾除所有包含NaN：

df1.dropna()

代碼結(jié)果：

0 1 2
0 1.0 2.0 3.0

傳入**how=‘a(chǎn)ll'**濾除全為NaN的行：

df1.dropna(how='all')

代碼結(jié)果：

0 1 2
0 1.0 2.0 3.0
1 NaN NaN 2.0
3 8.0 8.0 NaN

傳入axis=1濾除列：

df1[3]=NaN
df1

代碼結(jié)果：

0 1 2 3
0 1.0 2.0 3.0 NaN
1 NaN NaN 2.0 NaN
2 NaN NaN NaN NaN
3 8.0 8.0 NaN NaN 

df1.dropna(axis=1,how="all")

代碼結(jié)果：

傳入thresh=n保留至少有n個(gè)非NaN數(shù)據(jù)的行：

df1.dropna(thresh=1)

df1.dropna(thresh=3)

代碼結(jié)果：

0 1 2
0 1.0 2.0 3.0
1 NaN NaN 2.0
2 NaN NaN NaN
3 8.0 8.0 NaN

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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