Python - 删除 DataFrame 中缺失的 (NaN) 值

• Z时代
• 2024-01-10
• 分类：综合

要删除缺失值，即 NaN 值，请使用该dropna()方法。首先，让我们导入所需的库 -

import pandas as pd

读取 CSV 并创建一个 DataFrame -

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv")

使用dropna()删除缺失值。NaN 将在dropna()使用后显示缺失值-

dataFrame.dropna()

示例

以下是完整代码

import pandas as pd
# 读取csv文件
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv")
print("DataFrame with some NaN (missing) values...\n",dataFrame)
# 计算 DataFrame 中的行和列
print("\nNumber of rows and column in our DataFrame = ",dataFrame.shape)
# 删除缺失值
print("\nDataFrame after removing NaN values...\n",dataFrame.dropna())

这将产生以下输出 -

DataFrame with some NaN (missing) values...
          Car        Place   UnitsSold
0        Audi    Bangalore        80.0
1     Porsche       Mumbai         NaN
2  RollsRoyce         Pune       100.0
3         BMW        Delhi         NaN
4     Mercedes   Hyderabad        80.0
5  Lamborghini  Chandigarh        80.0
6         Audi      Mumbai         NaN
7     Mercedes        Pune       120.0
8  Lamborghini       Delhi       100.0
Number of rows and colums in our DataFrame = (9, 3)
DataFrame after removing NaN values ...
           Car       Place   UnitsSold
0         Audi   Bangalore        80.0
2   RollsRoyce        Pune       100.0
4     Mercedes   Hyderabad        80.0
5  Lamborghini  Chandigarh        80.0
7     Mercedes        Pune       120.0
8  Lamborghini       Delhi       100.0

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