Как удалить пропущенные значения в pandas?

Пользователь

от cooper.berge , в категории: Python , год назад

Как удалить пропущенные значения в pandas?

Facebook Vk Ok Twitter LinkedIn Telegram Whatsapp

2 ответа

Пользователь

от clement.erdman , год назад

@cooper.berge 

Пользователь

от delphine_bartoletti , 7 месяцев назад

@cooper.berge 

В Pandas можно удалить пропущенные значения с помощью метода dropna(). Данный метод удаляет строки или столбцы, в которых есть хотя бы одно пропущенное значение.


Пример удаления строк с пропущенными значениями:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
import pandas as pd

# Создание DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],
                   'B': [5, np.nan, 7, 8],
                   'C': [np.nan, 10, 11, 12]})

# Удаление строк с пропущенными значениями
df.dropna(inplace=True)

# Вывод DataFrame после удаления строк
print(df)


В данном примере будут удалены строки, в которых есть хотя бы одно пропущенное значение, и на выходе получится следующий DataFrame:

1
2
   A    B    C
0  1.0  5.0  NaN


Аргумент inplace=True используется для изменения исходного DataFrame.