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刪除DataFrame中值全為NaN或者包含有NaN的列或行方法

 更新時間:2018年11月06日 09:28:13   作者:calorand  
今天小編就為大家分享一篇刪除DataFrame中值全為NaN或者包含有NaN的列或行方法,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

如果存在以下DataFrame

   年齡   性別    手機(jī)號

0  2       男      NaN

1  3       女      NaN

2  4       NaN    NaN

刪除NaN所在的行:

刪除表中全部為NaN的行

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

刪除表中含有任何NaN的行

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

刪除NaN所在的列:

刪除表中全部為NaN的行

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

刪除表中含有任何NaN的行

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

以上這篇刪除DataFrame中值全為NaN或者包含有NaN的列或行方法就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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