As shown in Table 2, the previous code has created a new pandas DataFrame, where all rows with one or multiple NaN values have been deleted. Example 2: Drop Rows of pandas DataFrame that Contain a Missing Value in a Specific Column In Example 2, I’ll illustrate how to get rid of row...
这是因为drop方法中,默认是删除行。 如果用axis=0或axis='rows',都表示展出行,也可用labels参数删除行。 df.drop(0) # drop a row, on axis 0 or 'rows' df.drop(0, axis=0) # same df.drop(0, axis='rows') # same df.drop(labels=0) # same df.drop(labels=[0]) # same # 结果 a ...
运行这段代码后,你会看到原始的DataFrame中包含NaN值的行已被成功删除,而处理后的DataFrame中只包含非NaN的行。
data={'Name':['Tom','Nick','John','Amy'],'Age':[25,30,28,35],'City':['New York','Paris','London','Tokyo']}df=pd.DataFrame(data) 1. 2. 3. 4. 创建的DataFrame如下所示: 3. 删除某一列为NaN的方法 要删除DataFrame中某一列为NaN的方法,我们可以使用.dropna()函数。该函数将删除包...
1.删除包含NaN的行或列 ```python import pandas as pd #创建一个包含NaN的DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]}) #删除包含NaN的行 df = df.dropna() #删除包含NaN的列 df = df.dropna(axis=1) ``` 2.填充NaN值 ```python import pandas as pd imp...
Python Dataframe是pandas库中的一个重要数据结构,用于处理和分析数据。NaN是指"not a number",在数据分析中表示缺失值。在处理Python Dataframe中的Na...
将Excel中的的数据读入数据框架DataFrame后,可以非常方便的进行各种数据处理。 21.1 列间求和 求总分(总分=语文+数学+英语) 对于上一章所提到的学生成绩表,仅用一个语句即可完成总分计算,并填充。 df['总分']=df['语文']+df['数学']+df['英语'] ...
但是,返回的DataFrame包含所有值,除了我们筛选为等于Nan的值: Splits Weights K_neighbors Accuracy AUROC Prec_0 Prec_1 Rec_0 Rec_1 f1_0 f1_1 0 NaN uniform NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 1 NaN uniform NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...
In [27]: df.dropna() #drop all rows that have any NaN values Out[27]: 0 1 2 1 2.677677 -1.466923 -0.750366 5 -1.250970 0.030561 -2.678622 7 0.049896 -0.308003 0.823295 In [28]: df.dropna(how='all') #drop only if ALL columns are NaN Out[28]: 0 1 2 1 2.677677 -1.466923 -...
dataframe的索引和切片 axis=0表示删除行,返回的结果是删除掉含有nan的行。 axis=1表示删除列,返回的结果是删除掉含有nan的列。 ”how=all“表示删除全部为”nan“哪一行或者哪一列。 ”how=any“表示删除含有”nan“的哪一行或者哪一列(只要有一个是‘‘nan’‘就删除)。