如何用Python的pandas库删除表的列中有缺失值的行数据

欧阳敏敏

于 2023-10-27 11:01:55 发布

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分类专栏： Python数据处理常用库文章标签： python pandas 开发语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_16698103/article/details/134071958

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本文详细介绍了如何使用pandas库的dropna()函数来删除包含缺失值（NaN或None）的行。通过设定`subset`参数为需要检查的列名，并启用`inplace=True`来直接修改原始DataFrame，确保只保留没有缺失值的行。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目

DataFrame students
+-------------+--------+
| Column Name | Type   |
+-------------+--------+
| student_id  | int    |
| name        | object |
| age         | int    |
+-------------+--------+

在 name 列里有一些具有缺失值的行。

编写一个解决方案，删除具有缺失值的行。

返回结果格式如下示例所示。

示例 1:

输入：
+------------+---------+-----+
| student_id | name    | age |
+------------+---------+-----+
| 32         | Piper   | 5   |
| 217        | None    | 19  |
| 779        | Georgia | 20  |
| 849        | Willow  | 14  |
+------------+---------+-----+
输出：
+------------+---------+-----+
| student_id | name    | age |
+------------+---------+-----+
| 32         | Piper   | 5   |
| 779        | Georgia | 20  | 
| 849        | Willow  | 14  | 
+------------+---------+-