Pandas實(shí)現(xiàn)某列刪除None值
更新時(shí)間：2025年09月02日 08:37:41 作者：羊肉串兒加點(diǎn)辣
文章指出表格中的None分為空值和字符串兩種類型,處理時(shí)需先將字符串"None"替換為pandas的nan,再通過dropna()函數(shù)刪除空值,以確保數(shù)據(jù)清洗的準(zhǔn)確性
首先應(yīng)該判斷自己表格中的None的類型
表格中None有兩種情況：
- （1）空值類型的None。
- （2）字符串類型的None，是真實(shí)存在的。
處理空值類型的None
df.dropna(how='all')#刪除所有內(nèi)容均為缺失值的行 df.dropna(axis=1) #丟棄有缺失值的列 df.dropna(axis=1, how = 'all') #丟棄所有列中所有值均缺失的列 df.dropna(axis=0, subset=['datetime', 'values'])#丟棄datetime和values這兩列中有缺失值的行
處理字符串類型的None
可以先將“None”值replace為pandas可讀取的空值
如nan，然后再用dropna（）去掉即可
df.replace(to_replace='None', value=np.nan).dropna()
總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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