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刪除DataFrame中值全為NaN或者包含有NaN的列或行方法

2020-02-15 23:32:34
字體:
來源:轉載
供稿:網友

如果存在以下DataFrame

   年齡   性別    手機號0  2       男      NaN1  3       女      NaN2  4       NaN    NaN

刪除NaN所在的行:

刪除表中全部為NaN的行

df.dropna(axis=0,how='all') 

刪除表中含有任何NaN的行

df.dropna(axis=0,how='any') #drop all rows that have any NaN values

刪除NaN所在的列:

刪除表中全部為NaN的行

df.dropna(axis=1,how='all') 

刪除表中含有任何NaN的行

df.dropna(axis=1,how='any') #drop all rows that have any NaN values

以上這篇刪除DataFrame中值全為NaN或者包含有NaN的列或行方法就是小編分享給大家的全部內容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持武林站長站。

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