详解pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)


						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：



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：



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