删除pandas.DataFrame 中包含NaN的行或列

最新推荐文章于 2025-06-09 14:49:51 发布

rogeroyer

最新推荐文章于 2025-06-09 14:49:51 发布

阅读量7.1w

点赞数 27

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：数据处理文章标签： pandas DataFrame NaN

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/roger_royer/article/details/81125128

数据处理专栏收录该内容

5 篇文章

订阅专栏

本文介绍如何使用Python的Pandas库创建DataFrame，并演示了多种处理缺失值(NaN)的方法，包括判断、删除含有缺失值的行或列等操作。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

创建DataFrame样例数据

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> data = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 4, np.nan,7, 9], 'b': ['a', 'b', np.nan, np.nan, 'd', 'e'], 'c': [np.nan, 0, 4, np.nan, np.nan, 5], 'd': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]})
>>> data
     a    b    c   d
0  1.0    a  NaN NaN
1  2.0    b  0.0 NaN
2  4.0  NaN  4.0 NaN
3  NaN  NaN  NaN NaN
4  7.0    d  NaN NaN
5  9.0    e  5.0 NaN

判断值value是否为NaN

>>> np.isnan(value)    # return Ture or False #
>>> value is np.nan    # return Ture or False #

删除NaN所在行

'''use dropna(axis=0,how='all')''' 
>>> data.dropna(axis=0,how='all')
     a    b    c   d
0  1.0    a  NaN NaN
1  2.0    b  0.0 NaN
2  4.0  NaN  4.0 NaN
4  7.0    d  NaN NaN
5  9.0    e  5.0 NaN

删除表中含有任何NaN的行

'''use dropna(axis=0,how='any')'''
>>> data.dropna(axis=0,how='any')
Empty DataFrame
Columns: [a, b, c, d]
Index: []

删除表中全部为NaN的列

'''use dropna(axis=1, how='all')'''
>>> data.dropna(axis=1, how='all')
     a    b    c
0  1.0    a  NaN
1  2.0    b  0.0
2  4.0  NaN  4.0
3  NaN  NaN  NaN
4  7.0    d  NaN
5  9.0    e  5.0

删除表中含有任何NaN的列

'''use dropna(axis=1, how='any')'''
>>> data.dropna(axis=1, how='any')
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [0, 1, 2, 3, 4, 5]

参考资料