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pandas教程:[24]删除缺失数据

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假如数据量比较大或者有冗余,我们可以删掉有缺失值的数据,你可以选择删除行或者删除列,用的都是DataFrame.dropna(),当然Series也有dropna方法,用法相同。

  • 引入相关模块
  • 创建一个带有缺失值的数据框:
    查看一下数据内容:
  • 通常情况下,我们选择删除行,使用参数axis=0,这是最常用的方法
    删除后的结果为:
  • 还有可能的是,我们选择删除列,这种情况不多,因为通常我们选择用列表示一个变量或者指标,我们通常不会因为有几个缺失值就删除一个变量
    输出结果为:

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