Python - 删除 DataFrame 中缺失的 (NaN) 值
pythonserver side programmingprogramming更新于 2025/11/17 4:28:17
要删除缺失值，即 NaN 值，请使用 dropna() 方法。首先，让我们导入所需的库 −
import pandas as pd
读取 CSV 并创建 DataFrame −
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv")
使用 dropna() 删除缺失值。使用 dropna() 后，缺失值将显示 NaN −
dataFrame.dropna()
示例
以下是完整代码
import pandas as pd
# 读取 csv 文件
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv")
print("带有一些 NaN(缺失)值的 DataFrame...\n",dataFrame)
# 计算 DataFrame 中的行数和列数
print("\nDataFrame 中的行数和列数 = ",dataFrame.shape)
# 删除缺失值
print("\n删除 NaN 值后的 DataFrame ...\n"，dataFrame.dropna())
输出
这将产生以下输出 −
带有一些 NaN(缺失)值的数据框... Car Place UnitsSold 0 Audi Bangalore 80.0 1 Porsche Mumbai NaN 2 RollsRoyce Pune 100.0 3 BMW Delhi NaN 4 Mercedes Hyderabad 80.0 5 Lamborghini Chandigarh 80.0 6 Audi Mumbai NaN 7 Mercedes Pune 120.0 8 Lamborghini Delhi 100.0 DataFrame 中的行数和列数 = (9, 3) 删除 NaN 值后的 DataFrame ... Car Place UnitsSold 0 Audi Bangalore 80.0 2 RollsRoyce Pune 100.0 4 Mercedes Hyderabad 80.0 5 Lamborghini Chandigarh 80.0 7 Mercedes Pune 120.0 8 Lamborghini Delhi 100.0
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