详解pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)
更新时间：2019年06月25日 11:07:27 作者：做梦当财神
这篇文章主要介绍了pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
1.创建带有缺失值的数据库：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index = list('abcde'), columns = ['one', 'two', 'three']) # 随机产生5行3列的数据
df.ix[1, :-1] = np.nan # 将指定数据定义为缺失
df.ix[1:-1, 2] = np.nan
print('\ndf1') # 输出df1，然后换行
print(df)
查看数据内容：
2.通常情况下删除行，使用参数axis = 0，删除列的参数axis = 1,通常不会这么做，那样会删除一个变量。
print('\ndrop row')
print(df.dropna(axis = 0))
删除后结果：
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脚本之家。
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