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详解pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)
脚本专栏 2025/1/11 佚名
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1.创建带有缺失值的数据库：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index = list('abcde'), columns = ['one', 'two', 'three'])    # 随机产生5行3列的数据  
df.ix[1, :-1] = np.nan    # 将指定数据定义为缺失
df.ix[1:-1, 2] = np.nan

print('\ndf1')    # 输出df1，然后换行
print(df)

查看数据内容：

详解pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)

2.通常情况下删除行，使用参数axis = 0，删除列的参数axis = 1,通常不会这么做，那样会删除一个变量。

print('\ndrop row')
print(df.dropna(axis = 0))

删除后结果：

详解pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

标签：
pandas,pd.dropna(),pandas删除缺失数据
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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2025/1/11

3月27日消息，苹果宣布2024年全球开发者大会（WWDC）将于6月10日至6月14日举行，巧合的是，这次大会与端午假期重合。

苹果官方表示：

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