Pandas DataFrame 中 NaN 行删除指南：5 个步骤和常见问题

在 Pandas DataFrame 中丢弃包含 NaN 值的行

问题：

在分析 Pandas DataFrame 时，你可能会遇到包含 NaN 值的行，这些 NaN 值会干扰你的数据分析。比如，你有一个 DataFrame，其中一列包含收入数据，但有些行缺失收入信息，显示为 NaN。为了获得更准确的结果，你需要将包含 NaN 值的行从 DataFrame 中删除。

解决方案：

Pandas 提供了一个简单易用的函数 dropna() 来删除包含 NaN 值的行。你可以使用以下方法：

import pandas as pd

# 创建一个包含 NaN 值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'ID': [1, 2, 3, 4, 5],
    '收入': [100, 200, np.nan, 400, 500]
})

# 使用 dropna() 函数删除 NaN 行
df = df.dropna()

# 打印结果
print(df)

输出：

   ID  收入
0   1  100
1   2  200
3   4  400
4   5  500

如你所见，包含 NaN 值的行已从 DataFrame 中删除。

使用子集：

你还可以使用子集参数来指定要删除 NaN 值的特定列。例如，要仅从 收入 列中删除 NaN 值，可以使用以下代码：

df = df.dropna(subset=['收入'])

阈值：

默认情况下，dropna() 函数会删除所有包含任何 NaN 值的行。但是，你可以使用 thresh 参数来指定所需的 NaN 值数量才能删除行。例如，要仅删除包含至少 2 个 NaN 值的行，可以使用以下代码：

df = df.dropna(thresh=2)

inplace：

默认情况下，dropna() 函数返回一个新的 DataFrame。但是，你可以使用 inplace=True 参数来直接修改原始 DataFrame，而无需创建新副本。例如：

df.dropna(inplace=True)

结论：

dropna() 函数是清理 Pandas DataFrame 中包含 NaN 值行的一种简单有效的方法。通过了解其用法和参数，你可以有效地处理缺失数据并获得更准确的数据分析结果。

常见问题解答：

1. dropna() 会删除所有 NaN 值吗？
   • 是的，默认情况下，dropna() 会删除所有包含任何 NaN 值的行。
2. 我可以指定要删除 NaN 值的特定列吗？
   • 是的，你可以使用 subset 参数来指定要检查 NaN 值的特定列。
3. 我可以设置删除行所需的 NaN 值数量阈值吗？
   • 是的，你可以使用 thresh 参数来设置所需的 NaN 值数量阈值才能删除行。
4. dropna() 会修改原始 DataFrame 吗？
   • 默认情况下，dropna() 会创建一个新的 DataFrame，但你可以使用 inplace=True 参数来直接修改原始 DataFrame。
5. 如何处理缺失值而不是将其删除？
   • 除了删除 NaN 值之外，你还可以使用其他技术来处理缺失值，例如填充缺失值或使用插值算法。