python基础pandas得drop()用法

本文介绍了使用Python的Pandas库进行数据处理的方法,包括生成随机数据、创建DataFrame、处理缺失值(NaN)以及如何通过dropna方法删除含有缺失值的行。此外还展示了如何有选择地删除指定列或行。

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做数据处理得时候用到了pandas,体验不错,记录如下:

import pandas as pd
import numpy as np

直接可以用pandas生成随机数组

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),index = list('abcde'),columns = ['one','two','three'])

这里写图片描述

假设其中存在空数:

df.ix[1,:-1] = np.nan  #第二行,排除倒数第一个都是Nan
df.ix[1:-1,2] = np.nan #第三列,排除第一个和最后一个都是Nan

这里写图片描述

把Nan的全部删掉

print('\n',df.dropna())

这里写图片描述

有选择的删,而不是删Nan

print(df.drop(['one'],axis=1))
print(df.drop(['a','c'],axis = 0))

这里写图片描述

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