pandas python 机器学习 数据分析 开发语言 dropna()函数如何使用

dropna() 函数用于删除数据中的缺失值。它可以通过设置参数来指定删除的方式。

语法：

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

参数说明：

axis : {0 or 'index', 1 or 'columns'}，默认为 0，表示按行删除缺失值。how : {'any', 'all'}，默认为 'any'，表示只要有缺失值就删除。如果设置为 'all'，则必须全部为缺失值才删除。thresh : int，默认为 None，表示删除行或列中非缺失值的数量。subset : array-like，默认为 None，表示在指定列中删除缺失值。inplace : bool，默认为 False，表示是否在原数据上操作。如果设置为 True，则会在原数据上修改。

例如：

import pandas as pd# 创建一个数据框

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],

'B': [5, np.nan, np.nan, 8],

'C': [9, 10, 11, np.nan]})

# 删除含有缺失值的行

df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)

print(df)

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