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如果存在以下DataFrame

   年龄   性别    手机号

0  2       男      NaN

1  3       女      NaN

2  4       NaN    NaN

删除NaN所在的行:

删除表中全部为NaN的行

df.dropna(axis=0,how='all') 

删除表中含有任何NaN的行

df.dropna(axis=0,how='any') #drop all rows that have any NaN values

删除NaN所在的列:

删除表中全部为NaN的行

df.dropna(axis=1,how='all') 

删除表中含有任何NaN的行

df.dropna(axis=1,how='any') #drop all rows that have any NaN values

以上这篇删除DataFrame中值全为NaN或者包含有NaN的列或行方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
DataFrame,NaN

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评论“删除DataFrame中值全为NaN或者包含有NaN的列或行方法”

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