Python Pandas:如何为丢弃的数据制作标签？

在Python Pandas中，可以使用dropna()函数来丢弃缺失的数据。如果想要为丢弃的数据制作标签，可以使用isna()函数来判断数据是否缺失，并将结果保存为一个新的列。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失数据的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 2, 3, 4, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 判断数据是否缺失，并将结果保存为新的列
df['A_isna'] = df['A'].isna()
df['B_isna'] = df['B'].isna()

# 丢弃缺失的数据
df = df.dropna()

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

     A    B  A_isna  B_isna
1  2.0  2.0   False   False

在这个例子中，我们创建了一个包含缺失数据的DataFrame。然后，使用isna()函数判断每个数据是否缺失，并将结果保存为新的列。最后，使用dropna()函数丢弃缺失的数据。输出结果中只剩下了没有缺失数据的行。

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