Pandas之Dropna滤除缺失数据的实现方法
约定：
importpandasaspd importnumpyasnp fromnumpyimportnanasNaN
滤除缺失数据
pandas的设计目标之一就是使得处理缺失数据的任务更加轻松些。pandas使用NaN作为缺失数据的标记。
使用dropna使得滤除缺失数据更加得心应手。
一、处理Series对象
通过**dropna()**滤除缺失数据：
se1=pd.Series([4,NaN,8,NaN,5]) print(se1) se1.dropna()
代码结果：
0 4.0
1 NaN
2 8.0
3 NaN
4 5.0
dtype:float640 4.0
2 8.0
4 5.0
dtype:float64
通过布尔序列也能滤除：
se1[se1.notnull()]
代码结果：
0 4.0
2 8.0
4 5.0
dtype:float64
二、处理DataFrame对象
处理DataFrame对象比较复杂，因为你可能需要丢弃所有的NaN或部分NaN。
df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]]) df1
代码结果：
0
1
2
0
1.0
2.0
3.0
1
NaN
NaN
2.0
2
NaN
NaN
NaN
3
8.0
8.0
NaN
默认滤除所有包含NaN：
df1.dropna()
代码结果：
0
1
2
0
1.0
2.0
3.0
传入**how=‘all'**滤除全为NaN的行：
df1.dropna(how='all')
代码结果：
0
1
2
0
1.0
2.0
3.0
1
NaN
NaN
2.0
3
8.0
8.0
NaN
传入axis=1滤除列：
df1[3]=NaN df1
代码结果：
0
1
2
3
0
1.0
2.0
3.0
NaN
1
NaN
NaN
2.0
NaN
2
NaN
NaN
NaN
NaN
3
8.0
8.0
NaN
NaN
df1.dropna(axis=1,how="all")
代码结果：
传入thresh=n保留至少有n个非NaN数据的行：
df1.dropna(thresh=1) df1.dropna(thresh=3)
代码结果：
0
1
2
0
1.0
2.0
3.0
1
NaN
NaN
2.0
2
NaN
NaN
NaN
3
8.0
8.0
NaN
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持毛票票。