python--data.dropna

讀取csv文件 data=pd.read_csv（“”）

1、刪除全為空值的行或列

      data=data.dropna(axis=0,how='all')   #行

      data=data.dropna(axis=1,how='all')   #列

2、刪除含有空值的行或列

     data=data.dropna(axis=0,how='any')   #行

     data=data.dropna(axis=1,how='any')   #列

 

 

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：