如何在Pandas数据框架中删除有NaN值的行
NaN是Not A Number的缩写,是表示数据中缺失值的常用方法之一。它是一个特殊的浮点值,不能转换为浮点以外的任何其他类型。NaN值是数据分析中的主要问题之一。为了得到理想的结果,处理NaN是非常必要的。在这篇文章中,我们将讨论如何删除有NaN值的行。
我们可以通过使用dropna()函数在Pandas DataFrame中删除有NaN值的行。
也可以用下面的语句来删除与特定列有关的NaN值的行。
将in place设置为True,subset设置为列名列表,以删除这些列下有NaN的所有行。
示例 1:
输出:
注意:我们也可以使用reset_index()方法来重置指数。
示例 2:
输出:
示例 3:
输出:
示例 4:
输出:
示例 5:
输出:
在上面的例子中,我们在df.dropna()函数中使用了thresh = 2,这意味着它将删除所有Nan/NaT值为2或超过2的行,其他的将保持原样。
示例 6:
输出:
在上面的例子中,我们在df.dropna()函数中使用了subset = [‘October’],这意味着它将删除所有在 “October “标签下有Nan/NaT值的记录。