详解pandas.dropna()（删除缺失值）函数使用方法

Pandas是一种非常流行的Python数据处理库，其中的dropna()是一个常用的功能，它可以删除包含缺失数据的行或列。这个函数的详细作用和使用方法，可以通过以下攻略来了解。

作用

当处理数据时，常常会遇到缺失值。这些缺失值如果不进行处理，会影响到我们的分析结果。使用dropna()可以方便地去除包含缺失值的行或列，帮助我们得到更准确的结果。

使用方法

Pandas的dropna()方法有几个参数可以配置，以下是完整的用法和说明：

pandas.DataFrame.dropna(self, axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

参数说明：

• axis：可以是0或1，表示删除行或者列。默认为0。
• how：删除的方式，可以是'any'或'all'。'any'表示只要存在缺失值就删除，'all'表示所有的值都是缺失值才删除。默认为'any'。
• thresh：可以是整数，表示这一行或列最少要有多少个非缺失值才不被删除。如果设置为None，表示所有数据值都需要进行判断。默认为None。
• subset：可以是列名称或列名称的列表，表示只在这些列中进行删除操作。默认为None。
• inplace：True表示直接修改原数据集；False表示返回删除后的新数据集。默认为False。

示例1

首先定义一个包含空值的DataFrame：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12], 'D': [13, 14, np.nan, np.nan]})

我们可以将空值所在的行全部删除：

df.dropna()

输出结果如下：

       A    B   C     D
0    1.0  5.0   9  13.0
2    NaN  7.0  11   NaN

如上所述，how默认是'any'，axis默认是0，因此我们删除了所有包含空值的行。

示例2

接下来我们删除所有包含两个或以上缺失值的行：

df.dropna(thresh=2)

输出结果如下：

       A    B   C     D
0    1.0  5.0   9  13.0
1    2.0  NaN  10  14.0
2    NaN  7.0  11   NaN
3    4.0  8.0  12   NaN

根据我们的设置，只有第三行包含一个缺失值，所以只删除了第二个和第四个行。

总结

通过以上两个实例的介绍，我们可以发现，Pandas的dropna()方法可以帮助我们快速处理缺失值，只需要按照自己的需求去配置它的参数即可。当然，在实际应用中，我们还需要根据实际情况进一步优化数据处理的方法，以便得到更加精确的结果。