Python 数据分析：DataFrame，清洗，清理所有缺失值，简单粗暴。

好开心啊没烦恼

于 2025-07-02 17:14:03 发布

阅读量858

点赞数 8

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： DataFrame 文章标签： python 数据分析 pandas numpy 数据挖掘开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/libofsdnu/article/details/149074145

DataFrame 专栏收录该内容

11 篇文章

订阅专栏

1 代码示例

直接上代码。

def dframe1():
    """
    DataFrame 清理所有缺失值。
    如 DataFrame 由 Excel 文件导入，也可以考虑先在 Excel 中点点戳戳做些清洗工作。
    Python 的 pandas 是挺好用，但在 Excel 更方便的时候也没必要非要用 Python 。
    数据清洗有诸多细节，最简单粗暴的就是把所有缺失值都删除。
    """
    """
    删除所有包含空白值的行（默认行为）
    """
    # ~ df_cleaned = df.dropna(axis=0, how='any')
    """
    或直接修改原 DataFrame（原地操作/就地生效）
    """
    # ~ df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)
    """
    （1）axis=0：
    表示按行删除（默认值）。
    若需删除列，可设为 axis=1。
    （2）how='any'：
    表示只要某行中存在至少一个空白值（NaN），即删除该行。
    若需仅删除所有列均为空的行，可设为 how='all'。
    （3）subset（可选）：
    指定仅在特定列中检查空白值。
    例如 subset=['列名1', '列名2']，仅当这些列中存在空白值时才删除行。
    （4）inplace=True（可选）：
    若设为 True，则直接修改原 DataFrame；否则返回一个处理后的新 DataFrame。
    """
    data = {
            'A': [1, 2, np.nan, 4],
            'B': [5, np.nan, 7, 8],
            'C': [9, 10, 11, np.nan]
           }
    df = pd.DataFrame(data)
    print(df)
    """
         A    B     C
    0  1.0  5.0   9.0
    1  2.0  NaN  10.0
    2  NaN  7.0  11.0
    3  4.0  8.0   NaN
    """
    df_cleaned = df.dropna(axis=0, how='any')
    print(df_cleaned)
    """
         A    B    C
    0  1.0  5.0  9.0
    """
    df_cleaned = df.dropna(axis=0, how='any', subset=['A', 'B'])
    print(df_cleaned)
    """
         A    B    C
    0  1.0  5.0  9.0
    3  4.0  8.0  NaN
    """
    df_cleaned = df.dropna(axis=0, thresh=2)
    print(df_cleaned)
    """
    保留至少 2 个非空值的行。
    保留行。哪样的行？有值？哪样的值？非空？多少个？至少两个。这一行至少两个值不是空的，这样的行才被保留。
    """
    """
     A    B     C
    0  1.0  5.0   9.0
    1  2.0  NaN  10.0
    2  NaN  7.0  11.0
    3  4.0  8.0   NaN
    """
    """
    dropna()，这个名起得很明确了，只默认处理 NaN。
    若数据中存在空字符串（''）或空格，这不叫 NaN 。
    如果想一并清理掉，需先把这些空字符串或空格转换为 NaN 再处理。
    """
# ~ dframe1()

2 欢迎纠错

欢迎纠错，随时更新。
联系方式：评论、私信，或企鹅：179 0042 182 。

3 论文写作/Python 学习智能体

https://chatglm.cn/share/WF2C5ree

以下关于 Markdown 编辑器

你好！这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。

++ 新的改变

我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：

全新的界面设计 ，将会带来全新的写作体验；
在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式，Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示；
增加了 图片拖拽 功能，你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示；
全新的 KaTeX数学公式 语法；
增加了支持甘特图的mermaid语法¹ 功能；
增加了 多屏幕编辑 Markdown文章功能；
增加了 焦点写作模式、预览模式、简洁写作模式、左右区域同步滚轮设置 等功能，功能按钮位于编辑区域与预览区域中间；
增加了 检查列表 功能。

++ 功能快捷键

撤销：Ctrl/Command + Z
重做：Ctrl/Command + Y
加粗：Ctrl/Command + B
斜体：Ctrl/Command + I
标题：Ctrl/Command + Shift + H
无序列表：Ctrl/Command + Shift + U
有序列表：Ctrl/Command + Shift + O
检查列表：Ctrl/Command + Shift + C
插入代码：Ctrl/Command + Shift + K
插入链接：Ctrl/Command + Shift + L
插入图片：Ctrl/Command + Shift + G
查找：Ctrl/Command + F
替换：Ctrl/Command + G

++ 合理的创建标题，有助于目录的生成

直接输入1次+，并按下space后，将生成1级标题。
输入2次+，并按下space后，将生成2级标题。
以此类推，我们支持6级标题。有助于使用TOC语法后生成一个完美的目录。

++ 如何改变文本的样式

强调文本 强调文本

加粗文本 加粗文本

标记文本

~~删除文本~~

引用文本

H₂O is是液体。

2¹⁰ 运算结果是 1024.

++ 插入链接与图片

链接: link.

图片: Alt

带尺寸的图片:

居中的图片: Alt

居中并且带尺寸的图片:

当然，我们为了让用户更加便捷，我们增加了图片拖拽功能。

++ 如何插入一段漂亮的代码片

去博客设置页面，选择一款你喜欢的代码片高亮样式，下面展示同样高亮的 代码片.

// An highlighted block
var foo = 'bar';

++ 生成一个适合你的列表

项目
- 项目
  - 项目

项目1
项目2
项目3

计划任务
完成任务

++ 创建一个表格
一个简单的表格是这么创建的：

项目	Value
电脑	$1600
手机	$12
导管	$1

+++ 设定内容居中、居左、居右
使用:---------:居中
使用:----------居左
使用----------:居右

第一列	第二列	第三列
第一列文本居中	第二列文本居右	第三列文本居左

+++ SmartyPants
SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如：

TYPE	ASCII	HTML
Single backticks	`'Isn't this fun?'`	‘Isn’t this fun?’
Quotes	`"Isn't this fun?"`	“Isn’t this fun?”
Dashes	`-- is en-dash, --- is em-dash`	– is en-dash, — is em-dash