(pandas dropna) 详解pandas.dropna()（删除缺失值）函数使用方法 Pandas.dropna() 函数全网首发(图文详解1)

(pandas dropna) 详解pandas.dropna()（删除缺失值）函数使用方法

pandas.dropna() 是一个在Python的Pandas库中非常有用的函数，用于删除数据中的缺失值。缺失值可以是NaN（Not a Number）或者是Null。这个函数提供了多种灵活的方式，允许你根据不同需求来删除缺失值。

基本用法

DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

参数解释:

axis: {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, 默认0。决定是删除包含缺失值的行还是列。
how: {‘any’, ‘all’}, 默认’any’。’any’ 表示如果任何值是缺失的，就删除那行或列；’all’ 表示只有当所有值都缺失时，才删除那行或列。
thresh: int, 可选。设定非缺失值的数量阈值，只有非缺失值的数量小于这个阈值时，才进行删除。
subset: array-like, 可选。在哪些列中查找缺失值，如果设置了这个，就只在这些指定的列中查找缺失值。
inplace: bool, 默认False。是否在原地修改DataFrame。

示例代码

导入必要的库，并创建一个含有缺失值的DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, np.nan, 4],
                   "B": [np.nan, 2, np.nan, 4],
                   "C": [1, 2, 3, 4]})

删除所有包含缺失值的行

df.dropna(inplace=True)

或者

df = df.dropna()

删除所有列中包含缺失值的列

df.dropna(axis=1, inplace=True)

或者

df = df.dropna(axis=1)

只删除那些所有值都是缺失的行

df.dropna(how='all', inplace=True)

设置非缺失值数量的阈值

假设只有当一行中至少有2个非缺失值时才保留该行：

df.dropna(thresh=2, inplace=True)

指定检查缺失值的列

只检查某些列中的缺失值，如果这些指定列中含缺失值则删除行：

df.dropna(subset=['A', 'B'], inplace=True)

以上就是pandas.dropna()函数的基本使用方法和一些常见的使用场景。根据你的具体需求，你可以调整参数来定制缺失值的处理方式。在数据清洗和预处理阶段，合理使用这个函数可以有效地处理缺失值，为后续的数据分析和建模工作打下良好的基础。
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