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pandas || df.dropna() 缺失值刪除操作

df.dropna()函數(shù)用于刪除dataframe數(shù)據(jù)中的缺失數(shù)據(jù)，即刪除NaN數(shù)據(jù).

官方函數(shù)說明：

DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
 Remove missing values.
 See the User Guide for more on which values are considered missing, 
 and how to work with missing data.
Returns
 DataFrame
 DataFrame with NA entries dropped from it.

參數(shù)說明：

Parameters	說明
axis	0為行 1為列，default 0，數(shù)據(jù)刪除維度
how	{‘a(chǎn)ny', ‘a(chǎn)ll'}, default ‘a(chǎn)ny'，any：刪除帶有nan的行；all：刪除全為nan的行
thresh	int，保留至少 int 個(gè)非nan行
subset	list，在特定列缺失值處理
inplace	bool，是否修改源文件

測(cè)試：

>>>df = pd.DataFrame({"name": ['Alfred', 'Batman', 'Catwoman'],
          "toy": [np.nan, 'Batmobile', 'Bullwhip'],
          "born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1940-04-25"),
              pd.NaT]})

>>>df
    name    toy    born
0  Alfred    NaN    NaT
1  Batman Batmobile 1940-04-25
2 Catwoman  Bullwhip    NaT

刪除至少缺少一個(gè)元素的行：

>>>df.dropna()
   name    toy    born
1 Batman Batmobile 1940-04-25

刪除至少缺少一個(gè)元素的列：

>>>df.dropna(axis=1)
    name
0  Alfred
1  Batman
2 Catwoman

刪除所有元素丟失的行：

>>>df.dropna(how='all')
    name    toy    born
0  Alfred    NaN    NaT
1  Batman Batmobile 1940-04-25
2 Catwoman  Bullwhip    NaT

只保留至少2個(gè)非NA值的行：

>>>df.dropna(thresh=2)
    name    toy    born
1  Batman Batmobile 1940-04-25
2 Catwoman  Bullwhip    NaT

從特定列中查找缺少的值：

>>>df.dropna(subset=['name', 'born'])
    name    toy    born
1  Batman Batmobile 1940-04-25

修改原數(shù)據(jù)：

>>>df.dropna(inplace=True)
>>>df
   name    toy    born
1 Batman Batmobile 1940-04-25

以上。

補(bǔ)充：Pandas 之Dropna濾除缺失數(shù)據(jù)

約定：

import pandas as pd
import numpy as np
from numpy import nan as NaN

濾除缺失數(shù)據(jù)

pandas的設(shè)計(jì)目標(biāo)之一就是使得處理缺失數(shù)據(jù)的任務(wù)更加輕松些。pandas使用NaN作為缺失數(shù)據(jù)的標(biāo)記。

使用dropna使得濾除缺失數(shù)據(jù)更加得心應(yīng)手。

一、處理Series對(duì)象

通過**dropna()**濾除缺失數(shù)據(jù)：

se1=pd.Series([4,NaN,8,NaN,5])
print(se1)
se1.dropna()

代碼結(jié)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

通過布爾序列也能濾除：

se1[se1.notnull()]

代碼結(jié)果：

0  4.0
2  8.0
4  5.0
dtype: float64

二、處理DataFrame對(duì)象

處理DataFrame對(duì)象比較復(fù)雜，因?yàn)槟憧赡苄枰獊G棄所有的NaN或部分NaN。

df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]])
df1

代碼結(jié)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

默認(rèn)濾除所有包含NaN：

df1.dropna()

代碼結(jié)果：

	0	1	2
0	1.0	2.0	3.0

傳入**how=‘a(chǎn)ll'**濾除全為NaN的行：

df1.dropna(how='all')

代碼結(jié)果：

	0	1	2
0	1.0	2.0	3.0
1	NaN	NaN	2.0
3	8.0	8.0	NaN

傳入axis=1濾除列：

df1[3]=NaN
df1

代碼結(jié)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")

代碼結(jié)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

傳入thresh=n保留至少有n個(gè)非NaN數(shù)據(jù)的行：

df1.dropna(thresh=1)

代碼結(jié)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)

代碼結(jié)果：

	0	1	2	3
0	1.0	2.0	3.0	NaN

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。如有錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教。

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