pandas教程：[24]删除缺失数据

假如数据量比较大或者有冗余，我们可以删掉有缺失值的数据，你可以选择删除行或者删除列，用的都是DataFrame.dropna()，当然Series也有dropna方法，用法相同。

引入相关模块



创建一个带有缺失值的数据框：



查看一下数据内容：



通常情况下，我们选择删除行，使用参数axis=0，这是最常用的方法



删除后的结果为：



还有可能的是，我们选择删除列，这种情况不多，因为通常我们选择用列表示一个变量或者指标，我们通常不会因为有几个缺失值就删除一个变量



输出结果为：