pandas刪除缺失數據(pd.dropna()方法)

1.創建帶有缺失值的數據庫：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index = list('abcde'), columns = ['one', 'two', 'three'])        # 隨機產生5行3列的數據    
df.ix[1, :-1] = np.nan        # 將指定數據定義為缺失
df.ix[1:-1, 2] = np.nan

print('\ndf1')        # 輸出df1，然后換行
print(df)        

查看數據內容：

 

2.通常情況下刪除行，使用參數axis = 0，刪除列的參數axis = 1,通常不會這么做，那樣會刪除一個變量。

print('\ndrop row')
print(df.dropna(axis = 0))

 刪除后結果：