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pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)

时间:2018-09-28 20:49:46      阅读:152      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:inf   png   one   dom   bcd   产生   情况下   参数   print   

1.创建带有缺失值的数据库:

 
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index = list(‘abcde‘), columns = [‘one‘, ‘two‘, ‘three‘])        # 随机产生5行3列的数据    
df.ix[1, :-1] = np.nan        # 将指定数据定义为缺失
df.ix[1:-1, 2] = np.nan

print(‘\ndf1‘)        # 输出df1,然后换行
print(df)        
 

查看数据内容:

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2.通常情况下删除行,使用参数axis = 0,删除列的参数axis = 1,通常不会这么做,那样会删除一个变量。

print(‘\ndrop row‘)
print(df.dropna(axis = 0))

 删除后结果:

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pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)

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原文地址:https://www.cnblogs.com/zknublx/p/9720321.html

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