как удалить пропуски в pandas

2 года назад

Arthur Cheremisin

Присоединяйтесь к нашему Telegram-сообществу

Ответы

Для удаления пропусков в Pandas можно воспользоваться методом dropna(). Этот метод позволяет удалить строки или столбцы, содержащие пропуски.

Пример удаления строк с пропусками в данных:

import pandas as pd

# создаем DataFrame с пропусками
data = {'A': [1, 2, None, 4],
        'B': [5, None, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# удаляем строки с пропусками
df_cleaned = df.dropna()

print(df_cleaned)

Этот код удалит строки, в которых есть хотя бы один пропуск.

Если вы хотите удалить столбцы с пропусками, то можно указать параметр axis=1:

# удаляем столбцы с пропусками
df_cleaned = df.dropna(axis=1)

print(df_cleaned)

Этот код удалит столбцы, в которых есть хотя бы один пропуск.

Если вам необходимо удалить пропуски только в определенной колонке, то можно использовать параметр subset:

# удаляем строки с пропусками в колонке 'A'
df_cleaned = df.dropna(subset=['A'])

print(df_cleaned)

Этот код удалит строки с пропусками только в колонке 'A'.

год назад

Elena Gromova

3 месяца

Python для анализа данных

Навык работы с большими данными для повышения квалификации и решения сложных инженерных и аналитических задач

9 месяцев

Аналитик данных

Google таблицы, SQL, Python, Superset, Tableau, Pandas, визуализация данных, Anaconda, Jupyter Notebook, A/B-тесты, ROI

1 месяц

СИКП на Python

Навык понимать код на фундаментальном уровне, уверенно проходить собеседования и решать сложные задачи

10 месяцев

Python-разработчик

Программирование на Python, Разработка веб-приложений и сервисов используя Django, проектирование и реализация REST API

1 месяц

Основы Python

Синтаксис, основы программирования, переменные, строки, арифметика, условные конструкции, циклы, функции, модули

Похожие вопросы