【Python 实战基础】Pandas如何移除包含空值的行

最新推荐文章于 2024-11-10 10:55:18 发布

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本文展示了如何在Python中使用Pandas库删除包含空值（NaN）的行。首先创建了一个随机数据框，然后通过iloc和loc分别设置特定位置的单元格为空值，接着使用dropna()函数移除这些行，并打印了处理前后的数据框。实操过程适合初学者学习Pandas基础操作。

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一、实战场景

实战场景：Pandas如何移除包含空值的行

二、主要知识点

文件读写

基础语法

Pandas

numpy

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1、创建 python 文件

"""
对如下DF，设置两个单元格的值
·使用iloc 设置(3,B)的值是nan
·使用loc设置(8,D)的值是nan
"""
import numpy as np
import pandas as pd

np.random.seed(66)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=list('ABCD'))
df.iloc[3, 1] = np.nan
df.loc[8, 'D'] = np.nan
print(df)


df2 = df.dropna()
print(df2)

2、运行结果

A B C D
0 0.154288 0.133700 0.362685 0.679109
1 0.194450 0.251210 0.758416 0.557619
2 0.514803 0.467800 0.087176 0.829095
3 0.298641 NaN 0.678006 0.903489
4 0.514451 0.539105 0.664328 0.634057
5 0.353419 0.026643 0.165290 0.879319
6 0.067820 0.369086 0.115501 0.096294
7 0.083770 0.086927 0.022256 0.771043
8 0.049213 0.465223 0.941233 NaN
9 0.361318 0.031319 0.304045 0.188268
A B C D
0 0.154288 0.133700 0.362685 0.679109
1 0.194450 0.251210 0.758416 0.557619
2 0.514803 0.467800 0.087176 0.829095
4 0.514451 0.539105 0.664328 0.634057
5 0.353419 0.026643 0.165290 0.879319
6 0.067820 0.369086 0.115501 0.096294
7 0.083770 0.086927 0.022256 0.771043
9 0.361318 0.031319 0.304045 0.188268