python pandas dropna 删除空值/缺失值(DataFrame)

一、函数参数

• 函数形式：dropna(axis=0, how=‘any’, thresh=None, subset=None, inplace=False)
• 参数：
     axis：0或’index’，表示按行删除；1或’columns’，表示按列删除。
     how：‘any’，表示该行/列只要有一个以上的空值，就删除该行/列；‘all’，表示该行/列全部都为空值，就删除该行/列。
     thresh：int型，默认为None。如果该行/列中，非空元素数量小于这个值，就删除该行/列。
     subset：子集。列表，按columns所在的列（或index所在的行）删除。
     inplace：是否原地替换调原来的dataframe。布尔值，默认为False。

二、例子详解

2.1 载入库

import pandas as pd
import numpy as np

2.2 构建一个DataFrame

n = 5
DataList = [[str(n-i) for j in range(n-i)]+[np.nan for j in range(i)] for i in range(n)]
df = pd.DataFrame(DataList)

2.3 默认参数

df.dropna()

2.4 axis

df.dropna(axis=1)

2.5 how

df.dropna(how="all")  # 本例子中没有全部为空值的行

2.6 thresh

• 保留非空值数量>=3的行，即删除空值数量>(5-3=2)的行

df.dropna(thresh=3)

2.7 subset

• 删除索引为2的行中，存在空值的列

df.dropna(subset=[2],axis=1)

结果为：

• 参考：Python-pandas的dropna()方法-丢弃含空值的行、列