@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.