1.摘要
dropna()方法,能够找到DataFrame类型数据的空值(缺失值),将空值所在的行/列删除后,将新的DataFrame作为返回值返回。
2.函数详解
函数形式:dropna(axis=0, how=’any’, thresh=None, subset=None, inplace=False)
参数:
axis:轴。0或’index’,表示按行删除;1或’columns’,表示按列删除。
how:筛选方式。‘any’,表示该行/列只要有一个以上的空值,就删除该行/列;‘all’,表示该行/列全部都为空值,就删除该行/列。
thresh:非空元素最低数量。int型,默认为None。如果该行/列中,非空元素数量小于这个值,就删除该行/列。
subset:子集。列表,元素为行或者列的索引。如果axis=0或者‘index’,subset中元素为列的索引;如果axis=1或者‘column’,subset中元素为行的索引。由subset限制的子区域,是判断是否删除该行/列的条件判断区域。
inplace:是否原地替换。布尔值,默认为False。如果为True,则在原DataFrame上进行操作,返回值为None。
3.示例
创建DataFrame数据:
importnumpyasnp
importpandasaspd
a=np.ones((11,10))
foriinrange(len(a)):
a[i,:i]=np.nan
d=pd.DataFrame(data=a)
print(d)
按行删除:存在空值,即删除该行
#按行删除:存在空值,即删除该行
print(d.dropna(axis=0,how='any'))
按行删除:所有数据都为空值,即删除该行
#按行删除:所有数据都为空值,即删除该行
print(d.dropna(axis=0,how='all'))
按列删除:该列非空元素小于5个的,即删除该列
#按列删除:该列非空元素小于5个的,即删除该列
print(d.dropna(axis='columns',thresh=5))
设置子集:删除第0、5、6、7列都为空的行
#设置子集:删除第0、5、6、7列都为空的行
print(d.dropna(axis='index',how='all',subset=[0,5,6,7]))
设置子集:删除第5、6、7行存在空值的列
#设置子集:删除第5、6、7行存在空值的列
print(d.dropna(axis=1,how='any',subset=[5,6,7]))
原地修改
#原地修改
print(d.dropna(axis=0,how='any',inplace=True))
print("==============================")
print(d)
实例扩展:
代码实现
import pandas as pd
data = pd.read_excel('test.xlsx',sheet_name='Sheet1')
datanota = data[data['销售人员'].notna()]
print(datanota)
输出结果
D:\Python\Anaconda\python.exe D:/Python/test/EASdeal/test.py 城市 销售金额 销售人员 0 北京 10000 张丽丽 1 上海 50000 潇潇 2 深圳 60000 笨笨笨 3 成都 40000 达达 Process finished with exit code 0
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