DataFrame.dropna函数

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如果您的数据集包含空值,则可以使用dropna()函数分析并删除数据集中的行/列。

dropna - 语法

DataFrameName.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

dropna - 参数

  • axis              {0或'index',1或'columns'},默认值0 ,行/列需要 int string 值。输入的整数可以为0和1,字符串的输入为 index
    • 0或'index'           -  删除包含缺失值的行。
    • 1或"columns"    -  删除包含缺失值的列。
  • how           -  当无涯教程有至少一个NA或all NA时,它确定是否从DataFrame中删除行或列。 它只接受两种字符串值(" any"或" all")。
    • any    - 如果任何值为null,则删除行/列。
    • all       -  仅当所有值均为null时,它才会删除。
  • thresh       -   它采用整数值,该值定义了要减少的最小NA值。
  • subset       -  它是一个数组,用于限制通过列表传递行/列的删除过程。
  • inplace      -  如果它为True,则返回一个布尔值,该值会在dataframe本身中进行更改。
  • dropna - 返回值

    它返回删除了NA条目的DataFrame。

    对于演示,首先,获取一个csv文件,该文件将从数据集中删除任何列。

    import pandas as pd
    aa = pd.read_csv("aa.csv")
    aa.head()

    输出

    NameHire DateSalaryLeaves Remaining
    0 John Idle 03/15/1450000.010
    1 Learnfk Gilliam06/01/1565000.08
    2 Parker Chapman05/12/1445000.010
    3 Jones Palin11/01/1370000.03
    4 Terry Gilliam08/12/1448000.07
    5 Michael Palin05/23/1366000.08

    代码:

    # importing pandas module 
    import pandas as pd  
    # 从csv文件制作数据框
    info = pd.read_csv("aa.csv")   
    # 制作旧数据框的副本
    copy = pd.read_csv("aa.csv") 
      
    # 在新数据框中使用所有空值创建值
    copy["Null Column"]= None
      
    # 检查列是否正确插入
    print(info.columns.values, "\n", copy.columns.values) 
      
    # 在删除空列之前比较值
    print("\nColumn number before dropping Null column\n", 
           len(info.dtypes), len(copy.dtypes)) 
      
    # 删除所有空值的列
    copy.dropna(axis = 1, how ='all', inplace = True) 
      
    # 删除空列后比较值
    print("\nColumn number after dropping Null column\n", 
          len(info.dtypes), len(info.dtypes))  

    输出

    ['	Name	Hire Date	Salary	Leaves Remaining'] 
     ['	Name	Hire Date	Salary	Leaves Remaining'
     'Null Column']
    
    Column number before dropping Null column
     1 2
    
    Column number after dropping Null column
     1 1
    

    上面的代码从数据集中删除了null列,并返回了一个新的DataFrame。

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