Pandas之Dropna滤除缺失数据的实现方法

在数据分析过程中，经常会出现数据缺失的情况。对于这种情况，我们通常需要进行缺失数据处理。Pandas是一种常用的Python数据处理工具，在Pandas中，使用dropna函数可以轻松实现对缺失数据的滤除。本文将详细讲解Pandas之Dropna滤除缺失数据的实现方法，以及应用示例。

dropna函数的基本用法

Dropna函数可以用来滤除DataFrame中的缺失数据，具体使用方法如下：

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

其中各参数的含义为：

• axis：指定要删除的行或列。axis=0表示删除行，axis=1表示删除列。
• how：指定删除数据的条件。’any’表示只要存在缺失值就删除整行或整列，’all’表示只有当整行或整列的所有元素都是缺失值时才删除。
• thresh：指定保留的非缺失值的个数。threshold为n，表示一行或列至少有n个非缺失值才会被保留，否则被删除。
• subset：指定在哪些列中查找缺失值。
• inplace：是否将修改数据应用于原始DataFrame。

示例1：删除缺失值

下面我们将对以下的DataFrame进行缺失值的删除操作：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, np.nan, 4],
                   "B": [np.nan, 6, 7, 8],
                   "C": [9, 10, 11, 12]})
print(df)

这里我们首先导入Pandas和Numpy库，生成一个包含缺失数据的DataFrame。我们可以使用dropna函数将表格中的所有缺失数据删除，如下所示：

df.dropna()

执行结果如下所示：

     A    B   C
1  2.0  6.0  10
3  4.0  8.0  12

可以看出，所有含有缺失值的行都被删除了。

示例2：条件删除

下面我们将通过阈值的方式删除DataFrame中的缺失数据。只有当一行/列中缺失数据的数量大于设定的阈值（现在设定为2），则该行/列才会被删除。代码如下：

df.dropna(thresh=2)

执行结果如下所示：

     A    B   C
0  1.0  NaN   9
1  2.0  6.0  10
3  4.0  8.0  12

我们只删除了第2行，因为该行中缺失值数量达到了2个。

以上就是对Pandas之dropna滤除缺失数据的实现方法的详细讲解，并提供了两个示例供读者进行参考。当然，在实际应用中，我们需要根据自己的数据情况调整参数，实现所需的滤除效果。