python删除缺测值

1、数据如下（文件名：ceshi1.csv）：

2、首先，设置999999和999998为缺测值，并读取数据

# 设置缺测值
miss_data = [999999, 999998]

# 读取数据
data0 = pd.read_csv('E:\\ceshi1.csv', header = 0, sep=',', na_values=miss_data)

3、这一步我也不懂为啥要这么做。。。等等我再学习下。。。。

data1 = np.array(data0)

 4、删除降水数据含有缺测值的行

# 创建pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data1)
# 要删除第5列分钟降水中含有缺失值的行（从第0行开始算），第5列的索引是4
column_index = 4
# 使用pandas的dropna方法，传入axis=0表示按行进行操作，subset参数指定处理特定列
df_cleaned = df.dropna(axis=0, subset=[column_index])
# 转换回numpy数组
data2 = df_cleaned.values

这段代码会删除第降水数据列中包含缺失值的行。以上结束。

补充：

如果你想要删除任何包含缺失值的行，可以使用how='any'参数：

df_cleaned = df.dropna(axis=0, how='any')