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在Pandas中，删除缺失值是数据处理中常见的操作之一
可以使用dropna()方法来删除包含缺失值的行或列
xxxxxxxxxxdf.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)axis：指定删除缺失值的轴方向，可以是0（按列删除）或1（按行删除）
how：指定删除行或列的条件，可选参数包括any和all
thresh：指定非缺失值的最小数量，小于该数量的行或列将被删除。
subset：指定要考虑的列或行的标签，用于确定删除缺失值的范围。
inplace：是否原地修改数据，默认为False，即返回一个新的删除缺失值后的对象，若为True，则在原数据上进行修改。
【示例】删除包含任何缺失值的行
xxxxxxxxxximport pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 6, 7, 8]})df_dropped = df.dropna() # 删除包含任何缺失值的行print(df_dropped)【示例】删除全部是缺失值的列
xxxxxxxxxximport pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, None, None, None]})df_dropped = df.dropna(axis=1, how='all') # 删除全部是缺失值的列print(df_dropped)【示例】删除非缺失值数量少于指定阈值的行
xxxxxxxxxximport pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 6, None, None]})df_dropped = df.dropna(thresh=2) # 删除非缺失值少于2个的行print(df_dropped)【示例】根据指定的列删除缺失值
xxxxxxxxxximport pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 6, 7, 8], 'C': [10, None, 12, 14]})df_dropped = df.dropna(subset=['B', 'C']) # 在'B'和'C'列中删除缺失值print(df_dropped)
实时学习反馈
1. Pandas中删除缺失值的方法是_____:
A isna()
B dropna()
2. Pandas中删除缺失值，下划线处需要填写的代码是_____:
xxxxxxxxxxdf=pd.DataFrame([[1,2,np.nan],[4,np.nan,6],[5,6,7]])print('所有为nan时候才剔除:')print(df.dropna(________)) print('默认情况，只要有就剔除')print(df.dropna(________))A how='all' how='any'
B how='any' how='all'
答案
1=>B 2=>A