当前位置: 首页 > 新闻动态 > 软件编程

删除DataFrame中值全为NaN或者包含有NaN的列或行方法

作者:用户投稿 浏览: 发布日期:2026-01-11
[导读]:今天小编就为大家分享一篇删除DataFrame中值全为NaN或者包含有NaN的列或行方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

如果存在以下DataFrame

   年龄   性别    手机号

0  2       男      NaN

1  3       女      NaN

2  4       NaN    NaN

删除NaN所在的行:

删除表中全部为NaN的行

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

删除表中含有任何NaN的行

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

删除NaN所在的列:

删除表中全部为NaN的行

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

删除表中含有任何NaN的行

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

以上这篇删除DataFrame中值全为NaN或者包含有NaN的列或行方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

免责声明:转载请注明出处:http://www.sczxchw.cn/news/396386.html

扫一扫高效沟通

多一份参考总有益处

免费领取网站策划SEO优化策划方案

请填写下方表单,我们会尽快与您联系
感谢您的咨询,我们会尽快给您回复!