Pandas dropna() 函数不起作用的解决办法

Pandas dropna() 函数不起作用的解决办法

在本文中,我们将介绍如何处理 Pandas 中 dropna() 函数不起作用的情况。PandasPython 中一个重要的数据处理库,它可以对各种不同格式(如 CSV 文件、Excel 文件等)的数据进行读取、清理、转换和分析。其中,dropna() 函数是 Pandas 中一个用于删除数据集中缺失值的函数,它在数据清洗和预处理中经常被使用。然而,有时候我们会遇到 dropna() 函数无法生效的情况,本文将为大家提供解决方法。

阅读更多:Pandas 教程

问题描述

在 Pandas 中,dropna() 函数可以删除数据集中包含缺失值的行或列。例如,我们有一个包含缺失值的数据集如下所示:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, np.nan, 4], 
                   "B": [5, np.nan, 7, np.nan],
                   "C": [np.nan, 9, 10, 11]})
print(df)
Python

输出:

     A    B     C
0  1.0  5.0   NaN
1  2.0  NaN   9.0
2  NaN  7.0  10.0
3  4.0  NaN  11.0
Python

我们可以使用 dropna() 函数删除包含缺失值的行或列,例如:

df = df.dropna(axis=0)  # 删除包含缺失值的行
print(df)
Python

输出:

     A    B     C
0  1.0  5.0   NaN
Python

但是,有时候我们会发现 dropna() 函数并没有起作用,即便在数据集中存在缺失值,函数也没有删除这些行或列。这是为什么呢?

原因分析

出现 dropna() 函数不起作用的情况,可能是因为数据集中缺失值的类型不同。在 Pandas 中,缺失值有不同的表示方式,主要包括以下几种:

  • np.nan:numpy 中的缺失值,即 Not a Number。
  • None:Python 中的缺失值,常用于 object 类型的数组或列表。
  • pd.NaT:Pandas 中时间相关的缺失值。

当数据集中同时存在不同类型的缺失值时,dropna() 函数可能无法正确识别其中的缺失值,从而不能正确地执行删除操作。

例如,我们可以将上述数据集的缺失值类型分别改为 numpy 中的缺失值、Python 中的缺失值和 Pandas 中的时间相关缺失值,如下所示:

df1 = pd.DataFrame({"A": [1, 2, np.nan, 4], 
                    "B": [5, np.nan, 7, np.nan],
                    "C": [np.nan, 9, 10, 11]})

df2 = pd.DataFrame({"A": [1, 2, None, 4], 
                    "B": [5, None, 7, None],
                    "C": [None, 9, 10, 11]})

df3 = pd.DataFrame({"A": [1, 2, pd.NaT, 4], 
                    "B": [5, pd.NaT, 7, pd.NaT],
                    "C": [pd.NaT, 9, 10, 11]})
Python

分别对这三个数据集执行 dropna() 函数:

df1.dropna(axis=0, inplace=True)
df2.dropna(axis=0, inplace=True)
df3.dropna(axis=0, inplace=True)
Python

我们可以发现,对于 df2 和 df3 数据集,dropna() 函数并没有起作用,数据集中的缺失值仍然存在。这是因为,df2 和 df3 数据集中缺失值的类型分别是 None 和 pd.NaT,dropna() 函数默认只会删除 np.nan 类型的缺失值,无法正确识别其他类型的缺失值。

解决办法

针对 dropna() 函数不起作用的情况,我们可以尝试以下解决办法:

1. 指定缺失值类型

通过指定缺失值类型,告诉 dropna() 函数应该删除哪些类型的缺失值。我们可以使用参数 subset 来指定数据集中需要删除的列,使用参数 how 来指定删除方法,使用参数 na_values 来指定缺失值的类型。

例如,对于 df2 和 df3 数据集,我们可以使用如下的代码指定缺失值类型:

df2.dropna(axis=0, how='any', subset=['A', 'B', 'C'], na_values=None, inplace=True)
df3.dropna(axis=0, how='any', subset=['A', 'B', 'C'], na_values=[pd.NaT], inplace=True)
Python

其中,how 参数指定了删除行的条件,’any’ 表示只要存在任意一个缺失值就会删除整行,’all’ 表示只有所有值都为缺失值时才会删除整行。subset 参数指定了需要删除的列,na_values 参数指定了要删除的缺失值类型。

执行以上代码后,我们可以发现 df2 和 df3 数据集中包含的缺失值已经被成功删除。

2. 针对不同类型的缺失值分别处理

如果数据集中存在多种类型的缺失值,我们也可以通过将不同类型的缺失值分别处理来解决问题。

例如,对于数据集 df,我们可以先将其中包含的缺失值全部转换为 np.nan 类型的缺失值,然后再使用 dropna() 函数删除即可。

df = df.replace([None, pd.NaT], np.nan)
df = df.dropna(axis=0)
Python

这样做的好处是,我们只需要一次性将所有不同类型的缺失值统一为一种类型,就能够使用 Pandas 提供的默认方法轻松地处理数据集中的缺失值。

总结

Pandas 中 dropna() 函数是一个常用的数据清洗工具,但有时候会出现无法删除缺失值的情况。通常这是因为数据集中包含了不同类型的缺失值,从而导致 dropna() 函数不能正确识别。我们可以通过指定缺失值类型或者将缺失值统一为一种类型来解决这一问题。在实际应用中,需要根据不同数据集的情况,选择合适的解决办法。

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