如何删除Pandas数据框中的NaN值行

Table of Contents

📚 Introduction

🚀 Step 1: Importing the Pandas Library

🛠️ Step 2: Creating an Example Data Frame

🧹 Step 3: Removing Rows with NaN Values

- 🔄 Removing Rows with NaN Values in the Entire Data Frame

- 🔄 Removing Rows with NaN Values in a Specific Column

- 🔄 Removing Rows with NaN Values using the "notna" Function

- 🔄 Removing Rows with NaN Values using the "notnull" Function

💡 Step 4: Removing Rows with All NaN Values

⚖️ Step 5: Keeping Rows with a Certain Number of Non-NaN Values

🔗 Conclusion

📚 Introduction

在Python编程语言中，我们经常使用Pandas库来处理数据。在处理数据时，我们经常会遇到包含NaN值（缺失值）的行。在本视频中，我将向您介绍如何在Pandas数据框中删除包含NaN值的行。

🚀 Step 1: 导入Pandas库

首先，我们需要导入Pandas库。通过以下代码行，我们可以导入Pandas库：

import pandas as pd

🛠️ Step 2: 创建示例数据框

接下来，我们需要创建一个示例数据框。我们可以使用数据框构造函数来创建一个包含NaN值的数据框。以下是创建示例数据框的代码：

data = pd.DataFrame({'X1': [1, 2, np.nan, 4, 5],
                     'X2': [np.nan, 2, 3, 4, np.nan],
                     'X3': [1, 2, 3, np.nan, 5]})
print(data)

输出结果如下：

    X1   X2   X3
0  1.0  NaN  1.0
1  2.0  2.0  2.0
2  NaN  3.0  3.0
3  4.0  4.0  NaN
4  5.0  NaN  5.0

🧹 Step 3: 删除包含NaN值的行

我们可以使用dropna函数来删除包含NaN值的行。

🔄 删除整个数据框中包含NaN值的行

如果我们想要删除数据框中至少有一个NaN值的行，我们可以将dropna函数应用到数据框上。以下是代码示例：

data1 = data.dropna()
print(data1)

输出结果如下：

    X1   X2   X3
1  2.0  2.0  2.0

🔄 删除特定列中包含NaN值的行

如果我们只想删除特定列中包含NaN值的行，我们可以在dropna函数中指定要搜索NaN值的列。以下是代码示例：

data2 = data.dropna(subset=['X2'])
print(data2)

输出结果如下：

    X1   X2   X3
1  2.0  2.0  2.0
2  NaN  3.0  3.0
3  4.0  4.0  NaN

🔄 使用"notna"函数删除包含NaN值的行

除了使用dropna函数，我们还可以使用notna函数来删除包含NaN值的行。以下是代码示例：

data3 = data[data['X2'].notna()]
print(data3)

输出结果如下：

    X1   X2   X3
1  2.0  2.0  2.0
2  NaN  3.0  3.0
3  4.0  4.0  NaN

🔄 使用"notnull"函数删除包含NaN值的行

类似地，我们还可以使用notnull函数来删除包含NaN值的行。以下是代码示例：

data3 = data[data['X2'].notnull()]
print(data3)

输出结果与上一个示例相同。

💡 Step 4: 删除所有值均为NaN的行

有时候，我们可能只想删除所有值均为NaN的行。我们可以使用dropna函数，并指定how参数为字符串"all"，来实现这个目的。以下是代码示例：

data4 = data.dropna(how='all')
print(data4)

输出结果如下：

    X1   X2   X3
0  1.0  NaN  1.0
1  2.0  2.0  2.0
2  NaN  3.0  3.0
3  4.0  4.0  NaN
4  5.0  NaN  5.0

⚖️ Step 5: 保留特定数量的非NaN值的行

有时候，我们可能只想保留具有特定数量的非NaN值的行。我们可以使用dropna函数，并在thresh参数中指定相应的值。以下是代码示例：

data5 = data.dropna(thresh=2)
print(data5)

输出结果如下：

    X1   X2   X3
0  1.0  NaN  1.0
1  2.0  2.0  2.0
2  NaN  3.0  3.0
3  4.0  4.0  NaN
4  5.0  NaN  5.0

🔗 Conclusion

在本视频中，我向您展示了如何在Python的Pandas库中删除包含NaN值的行。通过使用dropna函数和相应的参数，我们可以灵活地处理包含NaN值的数据框。希望这个视频对您有所帮助！

如果您想进一步了解此主题，请访问我的网站statisticsglobe.com，我在网站上为该主题发布了一个教程。如果您喜欢这个视频或有任何问题，请在评论区提问。谢谢观看！