pandas过滤空值
在数据分析和处理过程中,经常会遇到数据集中存在空值的情况。空值可能对数据分析造成影响,因此需要对空值进行过滤处理。在Python中,pandas是一个非常常用的数据分析库,提供了丰富的功能来处理数据,包括过滤空值的操作。
什么是空值
在数据集中,空值通常用NaN(Not a Number)或None表示。空值可能是数据采集过程中的缺失,也可能是数据处理过程中产生的结果。空值会影响数据的统计分析和可视化展示,因此需要对空值进行处理。
pandas过滤空值
在pandas中,可以使用.dropna()
方法来过滤空值。该方法默认会删除包含空值的行,也可以指定删除包含空值的列。下面将介绍如何使用pandas过滤空值。
首先,我们需要导入pandas库,并创建一个包含空值的数据集。
运行以上代码后,我们得到如下数据集:
接下来,我们使用.dropna()
方法过滤空值,删除包含空值的行。
运行以上代码后,我们得到如下结果:
可以看到,包含空值的行已经被删除。