Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元 售后保障 童叟无欺
约定：
import pandas as pd
import numpy as np
from numpy import nan as NaN
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: float64
0 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：
| 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 |
- 传入thresh=n保留至少有n个非NaN数据的行：
df1.dropna(thresh=1)
代码结果：
| 0 | 1 | 2 | 3 | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 1.0 | 2.0 | 3.0 | NaN |
| 1 | NaN | NaN | 2.0 | NaN |
| 3 | 8.0 | 8.0 | NaN | NaN |
df1.dropna(thresh=3)
代码结果：
| 0 | 1 | 2 | 3 | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 1.0 | 2.0 | 3.0 | NaN |
谢谢大家的浏览，
希望我的努力能帮助到您，
共勉！
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