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(python dropna) python中dropna()函数的作用举例说明 删除NaN值:使用Python Pandas库的dropna()函数 全网首发(图文详解1)

前沿技术 Micheal 3周前 (06-23) 18次浏览 已收录 扫描二维码

(python dropna) python中dropna()函数的作用举例说明

dropna() 是在Python的Pandas库中使用的一个函数,它的主要作用是从DataFrame中删除缺失值(即NaN值)。这个功能在数据清洗和预处理阶段非常有用,因为缺失值可能会影响数据分析或机器学习模型的性能。

以下是如何使用 dropna() 函数的一些基本示例,以及详细的解决、开发或配置流程。

1. 基本使用

在最简单的形式中,dropna()将删除任何包含至少一个缺失值的行。

import pandas as pd

# 创建一个含有缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    "A": [1, 2, pd.NA, 4],
    "B": [5, pd.NA, pd.NA, 8],
    "C": [9, 10, 11, 12]
})

# 删除包含缺失值的行
df_cleaned = df.dropna()

print(df_cleaned)

2. 删除特定列的缺失值

如果你只想针对特定的列删除含有缺失值的行,可以使用subset参数。

df_cleaned = df.dropna(subset=['B'])
print(df_cleaned)

这将只删除列’B’中含有缺失值的行。

3. 删除全部都是缺失值的行

使用how='all'参数,只有当一行的所有值都是缺失时,这行才会被删除。

df_cleaned = df.dropna(how='all')
print(df_cleaned)

4. 删除列中的缺失值

默认情况下,dropna()是针对行操作的。若要删除包含缺失值的列,可以设置axis参数为1或columns

df_cleaned = df.dropna(axis='columns')
print(df_cleaned)

5. 保留一定数量的非NA值的行

使用thresh参数可以保留至少有thresh个非NA值的行。

df_cleaned = df.dropna(thresh=2)
print(df_cleaned)

上面的代码将只删除那些至多有1个非NA值的行。

注释说明:

  • pd.NA: Pandas中表示缺失值的方式。
  • dropna(): 是用于删除DataFrame中的缺失值的函数。
  • subset: 指定在哪些列中查找缺失值。
  • how: 指定是删除含有至少一个缺失值的行还是所有值均为缺失值的行。
  • axis: 指定操作的轴,0index表示操作行,1columns表示操作列。
  • thresh: 指定行或列中非缺失值的最小数量。

通过这些基础示例和参数的解释,你应该能够灵活运用dropna()函数来处理Pandas DataFrame中的缺失值了。
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