pandas删除有缺失值的行|极客笔记

pandas删除有缺失值的行

在数据处理过程中，有时候我们需要将含有缺失值的行删除掉。这在pandas中是非常容易实现的，本文就将详细介绍如何使用pandas删除含有缺失值的行。

1. 检测缺失值

在删除含有缺失值的行之前，首先需要检测缺失值。在pandas中，缺失值通常用NaN表示。我们可以使用isnull()函数来检测DataFrame中的缺失值，该函数会返回一个布尔值的DataFrame，其中True表示缺失值，False表示非缺失值。

下面是一个简单的示例代码，演示如何检测DataFrame中的缺失值：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4],
        'B': [5, np.nan, np.nan, 8],
        'C': [9, 10, 11, 12]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# 检测缺失值
print(df.isnull())

运行以上代码，我们会得到如下输出：

     A    B   C
0  1.0  5.0   9
1  2.0  NaN  10
2  NaN  NaN  11
3  4.0  8.0  12

       A      B      C
0  False  False  False
1  False   True  False
2   True   True  False
3  False  False  False

从输出可以看出，第二行和第三行存在缺失值。

2. 删除含有缺失值的行

一旦我们检测到含有缺失值的行，可以使用dropna()函数来删除这些行。dropna()函数有一些参数可以调整删除缺失值的方式。其中，最常用的参数是how，指定删除包含缺失值的行或列的方式。当how='any'时，只要某行或某列中存在一个缺失值，就删除整行或整列；当how='all'时，只有全部值都为缺失值时才删除。

下面是一个示例代码，演示如何使用dropna()函数删除包含缺失值的行：

# 删除含有缺失值的行
df_cleaned = df.dropna()
print(df_cleaned)

运行以上代码，我们会得到如下输出：

     A    B   C
0  1.0  5.0   9
3  4.0  8.0  12

可以看到，含有缺失值的第二行和第三行已经被成功删除了。

3. 其他参数

除了how参数外，dropna()函数还有其他一些常用的参数：

axis：指定删除包含缺失值的行或列。当axis=0时删除行，当axis=1时删除列。
subset：指定删除缺失值时考虑的列。例如，若subset=['A']，则只考虑列’A’中的缺失值。

结论

在数据处理过程中，删除含有缺失值的行是一个常见的操作。通过使用pandas提供的dropna()函数，我们可以轻松地删除这些行，从而对数据进行清洗和准备工作。

pandas删除有缺失值的行