pandas删除包含nan的数据

在处理缺失值的时候，总会遇到各种问题

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1.删除全部为nan的行

2.删除含有nan的行

3.删除全部为nan的列

4. 删除包含nan的列

5.删除指定某一列有nan，这样即可定位到所在行的index，然后对该index进行drop *** 作即可df[np.isnan(df[‘open’])].index #定位某一列是否有nan直接drop对应indx即可删除该行df.drop(df[np.isnan(df[‘open’])].index, inplace=True)

6. df1 = df.dropna(axis=0, how=‘all’, subset=[‘d’, ‘c’]) #删除指定的两列都是空的行

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import pandas as pd

data = pd.read_excel(r'测试数据.xlsx')
print(data)

先看看如下数据

1.删除全部为nan的行

import pandas as pd

data = pd.read_excel(r'测试数据.xlsx')
print(data)
# 删除表中全部为NaN的行
data = data.dropna(axis=0, how='all')
print(data)

输出：

 2.删除含有nan的行

import pandas as pd

data = pd.read_excel(r'测试数据.xlsx')
print(data)
# 删除表中含有NaN的行
data = data.dropna(axis=0, how='any')
print(data)

输出：

 3.删除全部为nan的列

# 删除全部为nan的列
data = data.dropna(axis=1, how='all')

数据如下： 

输出： 

4. 删除包含nan的列

# 删除包含nan的列
data = data.dropna(axis=1, how='any')

数据如下 

 

输出： 

5.删除指定某一列有nan，这样即可定位到所在行的index，然后对该index进行drop *** 作即可
df[np.isnan(df[‘open’])].index #定位某一列是否有nan 直接drop对应indx即可删除该行
df.drop(df[np.isnan(df[‘open’])].index, inplace=True)

数据如下:

输出:

 6. df1 = df.dropna(axis=0, how=‘all’, subset=[‘d’, ‘c’]) #删除指定的两列都是空的行