1.摘要

dropna()方法，能夠找到DataFrame類型數據的空值（缺失值），將空值所在的行/列刪除后，將新的DataFrame作為返回值返回。

2.函數詳解

函數形式：dropna(axis=0, how=’any’, thresh=None, subset=None, inplace=False)

參數：

axis：軸。0或’index’，表示按行刪除；1或’columns’，表示按列刪除。

how：篩選方式?！產ny’，表示該行/列只要有一個以上的空值，就刪除該行/列；‘all’，表示該行/列全部都為空值，就刪除該行/列。

thresh：非空元素最低數量。int型，默認為None。如果該行/列中，非空元素數量小于這個值，就刪除該行/列。

subset：子集。列表，元素為行或者列的索引。如果axis=0或者‘index’，subset中元素為列的索引；如果axis=1或者‘column’，subset中元素為行的索引。由subset限制的子區域，是判斷是否刪除該行/列的條件判斷區域。

inplace：是否原地替換。布爾值，默認為False。如果為True，則在原DataFrame上進行操作，返回值為None。

3.示例

創建DataFrame數據：

import numpy as npimport pandas as pda = np.ones((11,10))for i in range(len(a)): a[i,:i] = np.nan d = pd.DataFrame(data=a)print(d)

按行刪除：存在空值，即刪除該行

# 按行刪除：存在空值，即刪除該行print(d.dropna(axis=0, how=’any’))

按行刪除：所有數據都為空值，即刪除該行

# 按行刪除：所有數據都為空值，即刪除該行print(d.dropna(axis=0, how=’all’))

按列刪除：該列非空元素小于5個的，即刪除該列

# 按列刪除：該列非空元素小于5個的，即刪除該列print(d.dropna(axis=’columns’, thresh=5))

設置子集：刪除第0、5、6、7列都為空的行

# 設置子集：刪除第0、5、6、7列都為空的行print(d.dropna(axis=’index’, how=’all’, subset=[0,5,6,7]))

設置子集：刪除第5、6、7行存在空值的列

# 設置子集：刪除第5、6、7行存在空值的列print(d.dropna(axis=1, how=’any’, subset=[5,6,7]))

原地修改

# 原地修改print(d.dropna(axis=0, how=’any’, inplace=True))print('==============================')print(d)

實例擴展：

代碼實現

import pandas as pddata = pd.read_excel(’test.xlsx’,sheet_name=’Sheet1’)datanota = data[data[’銷售人員’].notna()]print(datanota)

輸出結果

D:PythonAnacondapython.exe D:/Python/test/EASdeal/test.py城市 銷售金額 銷售人員0 北京 10000 張麗麗1 上海 50000 瀟瀟2 深圳 60000 笨笨笨3 成都 40000 達達

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