python删除为空值的列_python如何删除列为空的行

1.摘要

dropna()方法,能够找到DataFrame类型数据的空值(缺失值),将空值所在的行/列删除后,将新的DataFrame作为返回值返回。

2.函数详解

函数形式:dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

参数:

axis:轴。0或'index',表示按行删除;1或'columns',表示按列删除。

how:筛选方式。‘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:非空元素最低数量。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,元素为行或者列的索引。如果axis=0或者‘index',subset中元素为列的索引;如果axis=1或者‘column',subset中元素为行的索引。由subset限制的子区域,是判断是否删除该行/列的条件判断区域。

inplace:是否原地替换。布尔值,默认为False。如果为True,则在原DataFrame上进行操作,返回值为None。

3.示例

创建DataFrame数据:

import numpy as np

import pandas as pd

a = np.ones((11,10))

for i in range(len(a)):

a[i,:i] = np.nan

d = pd.DataFrame(data=a)

print(d)

blank.gif

按行删除:存在空值,即删除该行

# 按行删除:存在空值,即删除该行

print(d.dropna(axis=0, how='any'))

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按行删除:所有数据都为空值,即删除该行

# 按行删除:所有数据都为空值,即删除该行

print(d.dropna(axis=0, how='all'))

blank.gif

按列删除:该列非空元素小于5个的,即删除该列

# 按列删除:该列非空元素小于5个的,即删除该列

print(d.dropna(axis='columns', thresh=5))

blank.gif

设置子集:删除第0、5、6、7列都为空的行

# 设置子集:删除第0、5、6、7列都为空的行

print(d.dropna(axis='index', how='all', subset=[0,5,6,7]))

blank.gif

设置子集:删除第5、6、7行存在空值的列

# 设置子集:删除第5、6、7行存在空值的列

print(d.dropna(axis=1, how='any', subset=[5,6,7]))

blank.gif

原地修改

blank.gif

# 原地修改

print(d.dropna(axis=0, how='any', inplace=True))

print("==============================")

print(d)

实例扩展:

代码实现

import pandas as pd

data = pd.read_excel('test.xlsx',sheet_name='Sheet1')

datanota = data[data['销售人员'].notna()]

print(datanota)

输出结果

D:\Python\Anaconda\python.exe D:/Python/test/EASdeal/test.py

城市 销售金额 销售人员

0 北京 10000 张丽丽

1 上海 50000 潇潇

2 深圳 60000 笨笨笨

3 成都 40000 达达

Process finished with exit code 0

到此这篇关于python如何删除列为空的行的文章就介绍到这了,更多相关python删除列为空的行方法内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们!

时间: 2020-07-16

<think>嗯,用户想知道如何用Python删除Pandas数据框中某列为值的。首先,我需要回忆一下Pandas里处理缺失值的函数。记得有个dropna()方法,对吧?用户的问题是关于删除特定列为值的,所以应该用到subset参数。 然后,看看用户提供的引用内容。引用[1]里提到了使用dropna(),并且有subset参数的例子,比如删除a列为:df.dropna(subset=['a'])。这应该就是正确的做法。引用[4]也提到how参数,可以选'any'或'all',但这里用户只需要删除值,所以subset指定名,how默认是'any',也就是只要该值就删除。 用户可能需要具体的代码示例,所以需要构造一个例子。比如创建一个DataFrame,然后展示如何删除列为。比如,假设要删除'age'列为,就用df.dropna(subset=['age'])。 还需要注意是否需要原地修改,即inplace参数。不过通常建议赋值给新变量,比如df_cleaned = df.dropna(subset=['age']),这样更安全,避免修改原始数据。 另外,用户可能想知道如何处理多的情况,比如删除中任一为,或者全部为。这时候可以调整subset和how参数。比如,subset=['a','b'], how='any'会删除a或b有,而how='all'则删除两者都为。但用户的问题只针对单,所以这部分可以作为补充说明。 可能还需要提到fillna()或者其他方法,但用户明确要求删除,所以应该集中在dropna()的使用上。同时,检查是否有其他注意事项,比如数据类型的问题,或者如何判断值。Pandas中的值包括NaN和None,dropna()默认会处理这些情况。 总结一下,步骤应该是:导入Pandas,创建或加载数据框,使用dropna(subset=['名'])来删除指定。给出示例代码,并解释参数的作用。最后,提醒用户处理后的数据是否需要保存或进一步操作。</think>根据您的需求,使用Python的Pandas库删除列为值的,可以通过以下步骤实现: ### 方法实现步骤 1. **导入Pandas库** ```python import pandas as pd ``` 2. **定位目标删除** 使用`DataFrame.dropna()`方法,通过`subset`参数指定目标,`how`参数默认值为`'any'`(即只要该存在值即删除): ```python cleaned_df = df.dropna(subset=['目标名']) ``` ### 示例代码 假设需删除数据框中`age`列为值的: ```python # 创建含值的示例数据框 data = {'name': ['张三', '李四', '王五'], 'age': [25, None, 30], 'city': ['北京', '上海', '广州']} df = pd.DataFrame(data) # 删除'age'列为 cleaned_df = df.dropna(subset=['age']) # 输出结果 print(cleaned_df) ``` 运结果: ``` name age city 0 张三 25.0 北京 2 王五 30.0 广州 ``` ### 参数说明 - `subset=['名']`:指定需要检查值的[^1][^4] - `how='any'`(默认):该存在值时删除 - `how='all'`:仅当该所有值均为删除(适用于多联合判断) ### 扩展应用 若需删除**多中存在值**的(例如`age`或`city`值时删除): ```python cleaned_df = df.dropna(subset=['age', 'city'], how='any') ```
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