创建DataFrame样例数据
>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> data = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 4, np.nan,7, 9], 'b': ['a', 'b', np.nan, np.nan, 'd', 'e'], 'c': [np.nan, 0, 4, np.nan, np.nan, 5], 'd': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]})
>>> dataa b c d
0 1.0 a NaN NaN
1 2.0 b 0.0 NaN
2 4.0 NaN 4.0 NaN
3 NaN NaN NaN NaN
4 7.0 d NaN NaN
5 9.0 e 5.0 NaN判断值value是否为NaN
>>> np.isnan(value) # return Ture or False #
>>> value is np.nan # return Ture or False #删除NaN所在行
'''use dropna(axis=0,how='all')'''
>>> data.dropna(axis=0,how='all')a b c d
0 1.0 a NaN NaN
1 2.0 b 0.0 NaN
2 4.0 NaN 4.0 NaN
4 7.0 d NaN NaN
5 9.0 e 5.0 NaN删除表中含有任何NaN的行
'''use dropna(axis=0,how='any')'''
>>> data.dropna(axis=0,how='any')
Empty DataFrame
Columns: [a, b, c, d]
Index: []删除表中全部为NaN的列
'''use dropna(axis=1, how='all')'''
>>> data.dropna(axis=1, how='all')a b c
0 1.0 a NaN
1 2.0 b 0.0
2 4.0 NaN 4.0
3 NaN NaN NaN
4 7.0 d NaN
5 9.0 e 5.0删除表中含有任何NaN的列
'''use dropna(axis=1, how='any')'''
>>> data.dropna(axis=1, how='any')
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [0, 1, 2, 3, 4, 5]参考资料