Pandas DataFrame删除空单元格行

在本文中，我们将介绍如何在Pandas DataFrame中删除包含空单元格的行。

什么是Pandas DataFrame

Pandas DataFrame是一个二维表格，其中数据以行和列的形式组织。每一列都有一个唯一标识符，称为列名。每一行都有一个唯一标识符，称为索引。每个单元格中存储一个数据项。

下面是一个具有3列和4行的DataFrame的示例：

    Name  Age  Gender
0   Tom   24   Male 
1   Amy   25   Female
2   Bob   NaN  Male
3   Cindy 27   Female

在上面的DataFrame中，第3行中有一个空值NaN。我们将在接下来的部分中介绍如何删除此行。

可以使用dropna()函数删除包含空单元格的行。默认情况下，它删除包含任何空单元格的行。您可以使用how参数更改此行为。

下面是使用默认how参数的示例：

df = df.dropna()

这将从DataFrame中删除包含任何空值的行。

可以通过将参数how='all'传递给dropna()函数来删除包含全部空单元格的行。

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

上面的代码将从DataFrame中删除包含全部空值的行。

您还可以使用subset参数指定要考虑的列。下面是使用subset参数的示例：

df = df.dropna(subset=['Age'])

上面的代码将仅删除包含Age列中空值的行。

在某些情况下，将空值替换为其他值可能很有用。可以使用fillna()函数替换空值。

下面是一个将空值替换为0的示例：

df = df.fillna(0)

上面的代码将所有空值替换为0。

您还可以将空单元格替换为指定列中的平均值。下面是使用mean()函数的示例：

df['Age'] = df['Age'].fillna(df['Age'].mean())

上面的代码将Age列中的所有空单元格替换为该列中非空单元格的平均值。

在本文中，我们介绍了在Pandas DataFrame中删除包含空单元格的行的方法。我们还介绍了如何使用fillna()函数将空单元格替换为其他值。使用这些技术可以清理数据并使其更容易分析和可视化。