Pandas是数据科学中的利器,你可能想到的数据处理骚操作,貌似用Pandas都能够实现,下面这篇文章主要给大家介绍了关于python pandas数据处理之删除特定行与列的相关资料,文中通过实例代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下

dropna() 方法过滤任何含有缺失值的行

pandas.DataFrame里，如果一行数据有任意值为空，则过滤掉整行，这时候使用dropna()方法是合适的。下面的案例，任意列只要有一个为空数据，则整行都干掉。但是我们常常遇到的情况，是根据一个指标（一列）数据的情况，去过滤行数据，类似Excel里面的过滤漏斗，怎么办？

>>> import pandas as pd
>>> data = pd.DataFrame([[1.,6.5,3.],[1.],[],[6.5,3.]],index=list('abcd'),columns=list('def'))
>>> data
     d    e    f
a  1.0  6.5  3.0
b  1.0  NaN  NaN
c  NaN  NaN  NaN
d  6.5  3.0  NaN
>>> data.dropna() #任意列只要有一个为空数据，则整行都干掉
     d    e    f
a  1.0  6.5  3.0

方法一：dropna() 其他参数解析

原文链接，我们引入了dropna()方法的其他参数。

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

参数说明：

• axis:

• axis=0: 删除包含缺失值的行

• axis=1: 删除包含缺失值的列

• how: 与axis配合使用

• how=‘any’ :只要有缺失值出现，就删除该行或列

• how=‘all’: 所有的值都缺失，才删除行或列

• thresh： axis中至少有thresh个非缺失值，否则删除。比如 axis=0，thresh=10：标识如果该行中非缺失值的数量小于10，将删除改行

• subset: list，在哪些列中查看是否有缺失值

• inplace: 是否在原数据上操作。如果为真，返回None，否则返回新的copy，去掉了缺失值

>>> data.dropna(axis=0,subset=['e'])  #axis=0,删除行，在subset的列中进行查看
     d    e    f
a  1.0  6.5  3.0
d  6.5  3.0  NaN

方法二：替换并删除，Python pandas 如果某列值为空，过滤删除所在行数据

如上面的data数据，如果希望“e”列数值为空NaN时，删除对应行也就是“b、c”行数据，保留其他行，用dropna()似乎比较麻烦。 这个时候的思路是：

• fillna()给空值填充一个数值（如999999）

• index.tolist()找出值为填充值所在行的索引

• drop根据索引干掉对应的行

>>> data['e']=data['e'].fillna(999999)
>>> find_index=data[(data.e==999999)].index.tolist()
>>> find_index
['b', 'c']
>>> data.drop(find_index)
     d    e    f
a  1.0  6.5  3.0
d  6.5  3.0  NaN