时间:2021-05-22
如果存在以下DataFrame
年龄 性别 手机号0 2 男 NaN1 3 女 NaN2 4 NaN NaN删除NaN所在的行:
删除表中全部为NaN的行
df.dropna(axis=0,how='all')删除表中含有任何NaN的行
df.dropna(axis=0,how='any') #drop all rows that have any NaN values删除NaN所在的列:
删除表中全部为NaN的行
df.dropna(axis=1,how='all')删除表中含有任何NaN的行
df.dropna(axis=1,how='any') #drop all rows that have any NaN values以上这篇删除DataFrame中值全为NaN或者包含有NaN的列或行方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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将dataframe中的NaN替换成希望的值importpandasaspddf1=pd.DataFrame([{'col1':'a','col2':1},{'
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