Pandas实战：使用dropna函数轻松删除DataFrame中所有含有缺失值的数据行

最新推荐文章于 2024-11-10 10:55:18 发布
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本文介绍了如何使用Pandas的dropna函数来删除DataFrame中包含缺失值的数据行。通过示例展示了如何设置axis、how和inplace参数，实现对数据的高效处理，提高数据清洗效率。

Pandas实战：使用dropna函数轻松删除DataFrame中所有含有缺失值的数据行

Pandas是Python中一个功能强大的数据处理库，它提供了数据结构和数据分析工具，使得数据的清洗和分析变得更有效率。在实际操作中，我们经常会遇到需要删除DataFrame中含有缺失值的数据行的情况，这时候可以使用Pandas中的dropna函数。

下面我们就来看一下如何使用dropna函数删除DataFrame中含有缺失值的数据行。

首先创建一个含有缺失值的DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
   
   'A': [
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pandas使用dropna函数删除dataframe数据中多个数据列的内容至少包含一个缺失值的数据行（使用subset参数指定多个数据列）
statistics+insight+vista+power
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data+scenario+science+insight
04-02 972
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使用pandas的dropna函数删除dataframe中全是缺失值的列
带你成为别人眼中的大佬！
04-24 673
本文介绍了如何使用pandas的dropna函数删除dataframe中全是缺失值的列。除此之外，我们还可以使用isnull和any函数实现相同的功能。在实际应用中，我们可以根据数据情况选择适合自己的方法。在数据处理中，经常会出现某些列全部为空的情况，这时我们需要使用dropna函数将这些列删除，以便更好地进行数据分析和处理。其中，axis=1表示按列进行操作，how='all’表示只删除全是缺失值的列。使用pandas的dropna函数删除dataframe中全是缺失值的列。
使用Pandas的dropna函数删除DataFrame中全是缺失值的数据列
DarcyCode的博客
09-07 401
通过这个简单的示例，我们展示了如何使用Pandas的dropna函数删除包含全是缺失值的数据列。这个函数在数据清洗和预处理阶段非常有用，可以帮助我们处理缺失值，使数据更加干净和可靠。其中，dropna函数可以用于删除包含全是缺失值的数据列。这里创建了一个包含3列的DataFrame，其中列’A’和列’B’包含缺失值。运行完上述代码后，原始的DataFrame将被修改，只剩下列’C’，而列’A’和列’B’已被删除。使用Pandas的dropna函数删除DataFrame中全是缺失值的数据列。
pandas使用dropna函数删除dataframe数据中包含缺失值的所有数据行（默认dropna删除数据行、行中包含至少一个缺失值则被删除）
statistics+insight+vista+power
08-14 515
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pandas使用dropna函数删除dataframe中所有包含缺失值的数据行（drop rows which contain missing vlaues in dataframe）
data+scenario+science+insight
02-18 866
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pandas使用dropna函数删除dataframe数据中指定数据列的内容为缺失值的数据行（使用subset参数指定数据列）
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pandas使用dropna函数删除dataframe数据中指定数据列的内容为缺失值的数据行（使用subset参数指定数据列）
pandas使用dropna函数删除dataframe中列非缺失值的个数小于某一阈值的数据列
data+scenario+science+insight
02-23 654
pandas使用dropna函数删除dataframe中列非缺失值的个数小于某一阈值的数据列（drop columns with non missing values less than a threshold in dataframe）
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文章目录一、函数参数二、例子详解2.1 载入库2.2 构建一个DataFrame2.3 默认参数2.4 axis2.5 how2.6 thresh2.7 subset 一、函数参数 函数形式：dropna(axis=0, how=‘any’, thresh=None, subset=None, inplace=False) 参数：    axis：0或’index’，表示按行删除；1或’columns’，表示按列删除。    how：‘any’，表示该行/列只要有一个以上的空值，就删除该行/列；‘all’
Pandas DataFrame 数据处理：删除缺失值的行和列
VnReact的博客
09-14 492
Pandas DataFrame 数据处理：删除缺失值的行和列在数据分析和处理中，经常遇到处理缺失值的情况。Pandas 是一个流行的数据处理库，提供了强大的功能来处理和操作数据。本文将介绍如何使用 Pandas 删除 DataFrame 中包含缺失值的行和列，并给出对应的源代码示例。
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分析数据免不了遇到很多空值的情况，如果想去除这些空值，pandas设置了专门的函数：dropna()，下面将对dropna()进行详细的介绍dropna()需要重点掌握的知识点：第一点需要确定的参数就是axis,0：行，1：列当inplace=True时，how建议设置为"all"建议采用默认返回新对象的方法，不要对原始数据进行修改subset建议每次都用上，更有针对性thresh为非空的值得数量...
Python-pandas的dropna()方法-丢弃含空值的行、列
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07-29 3509
由subset限制的子区域，是判断是否删除该行/列的条件判断区域。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。dropna()方法，能够找到DataFrame类型数据的空值（缺失值），将空值所在的行/列删除后，将新的DataFrame作为返回值返回。‘any’，表示该行/列只要有一个以上的空值，就删除该行/列；‘all’，表示该行/列全部都为空值，就删除该行/列。如果该行/列中，非空元素数量小于这个值，就删除该行/列。1或’columns’，表示按列删除。
Pandas中如何删除空值所在的行
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点击上方“Python爬虫与数据挖掘”，进行关注回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤会当凌绝顶，一览众山小。大家好，我是皮皮。一、前言前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas日期数据删除的问题，问题如下：大家晚上好，又有问题了，请问下表格中下面空值怎么删除？删不掉。比方说这里我想删HOBBY这一列下面的空值，我是这样子做的df_new.drop...
DataFrame删除缺失值所在的行和列
CodeWOW的博客
09-22 916
在Pandas库中，我们可以使用DataFrame来处理和操作数据，其中包括删除包含缺失值的行和列的操作。通过以上方法，我们可以对DataFrame中的缺失值进行处理，包括删除包含缺失值的行和列，以及使用填充方法替换缺失值。根据具体的数据情况和分析需求，选择合适的方法来处理缺失值将有助于保持数据的完整性和准确性。除了直接删除包含缺失值的行和列，我们还可以使用填充方法来处理缺失值。方法，可以将缺失值替换为指定的值或使用不同的填充策略。方法的默认行为是删除包含任何缺失值的行，我们可以通过指定。
pandas去重和删除空值列或行_pd 去重
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(通过传递可以转换为类似系列的对象的字典来创建DataFrame)有时我们所得到的数据不只是一列重复还可能是多列，再试试对多列去重。这个时候就需要写一个循环来删除数据所在行或者列（这里删的是列）那么这种情况就比较好处理直接调用dropna()函数。调用去重函数pd.drop_duplicates()在这种情况下我们看到的空值数据通常显示的是NaN。可以看到在D列有重复的数据test和train。可以看到此时已经没有值为空的列了。先试试对某一列去重（这里是D列）首先创建一个DataFrame。
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假设拿到一个10万行的数据后，通过isnull我们发现某列有几个空值，要把该列空值所在行删除怎么操作？用dropna()会删除所有有空值的行，请看下面实例。
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dropna()方法，能够找到。
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在 Pandas 中，如何删除 DataFrame 中所有包含缺失值的行？
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在Pandas中，你可以使用`dropna()`函数来删除DataFrame中包含缺失值（NaN或None）的行。这个函数有多种选项可以根据需要进行定制，比如指定删除的方式（是删除整行还是仅删除特定列的缺失值）、默认删除所有列的缺失...
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