如何处理DataFrame中缺失项

最新推荐文章于 2024-05-20 23:15:32 发布

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#python

本文介绍如何使用pandas库处理DataFrame中的NaN值。包括使用isnull()检查缺失值、notnull()进行相反操作以及dropna()删除包含NaN的行。提供实际代码示例，并附有详细解释。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

查看所有单元格是否为NaN

DataFrame.isnull()

这个函数会返回一个和原来表格大小相同的表格，原表格值为NaN，此表中为True，否则为False

pandas.notnull()

结果恰好是上一个表格的取反

用DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)具体参数见（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.dropna.html）去除表格中的空白项NaN。

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