Xóa các giá trị bị thiếu. Xem Hướng dẫn sử dụng để biết thêm về các giá trị được coi là thiếu và cách làm việc với dữ liệu bị thiếu.User Guide for more on which values are considered missing, and how to work with missing data. Xác định xem các hàng hoặc cột có chứa các giá trị bị thiếu được gỡ bỏ. 0, hoặc ‘index,: các hàng thả chứa các giá trị bị thiếu. 1, hoặc ‘cột, các cột thả có chứa giá trị bị thiếu. Đã thay đổi trong phiên bản 1.0.0: Vượt qua Tuple hoặc danh sách để thả trên nhiều trục. Chỉ cho phép một trục duy nhất.Pass tuple or list to drop on multiple axes. Only a single axis is allowed. Xác định xem hàng hoặc cột được xóa khỏi DataFrame, khi chúng ta có ít nhất một NA hoặc tất cả Na.
‘Bất kỳ trò chơi nào: Nếu có bất kỳ giá trị Na nào có mặt, hãy thả hàng hoặc cột đó.
Tất cả các cộng đồng: Nếu tất cả các giá trị là NA, hãy thả hàng hoặc cột đó.
Yêu cầu nhiều giá trị không NA. Không thể được kết hợp với cách.
Nhãn tập con hoặc chuỗi nhãn, tùy chọncolumn label or sequence of labels, optionalNhãn dọc theo trục khác để xem xét, ví dụ: Nếu bạn đang thả các hàng thì đây sẽ là một danh sách các cột để bao gồm.
inplaceBool, mặc định saibool, default FalseCó nên sửa đổi DataFrame thay vì tạo một cái mới.
ReturnSdatAframe hoặc không cóDataFrame với các mục NA bị rơi từ nó hoặc không có nếu inplace=True
.
Ví dụ
>>> df = pd.DataFrame[{"name": ['Alfred', 'Batman', 'Catwoman'], ... "toy": [np.nan, 'Batmobile', 'Bullwhip'], ... "born": [pd.NaT, pd.Timestamp["1940-04-25"], ... pd.NaT]}] >>> df name toy born 0 Alfred NaN NaT 1 Batman Batmobile 1940-04-25 2 Catwoman Bullwhip NaT
Thả các hàng trong đó thiếu ít nhất một yếu tố.
>>> df.dropna[] name toy born 1 Batman Batmobile 1940-04-25
Thả các cột trong đó thiếu ít nhất một phần tử.
>>> df.dropna[axis='columns'] name 0 Alfred 1 Batman 2 Catwoman
Thả các hàng mà tất cả các yếu tố bị thiếu.
>>> df.dropna[how='all'] name toy born 0 Alfred NaN NaT 1 Batman Batmobile 1940-04-25 2 Catwoman Bullwhip NaT
Chỉ giữ các hàng có ít nhất 2 giá trị NA.
>>> df.dropna[thresh=2] name toy born 1 Batman Batmobile 1940-04-25 2 Catwoman Bullwhip NaT
Xác định trong đó các cột để tìm kiếm các giá trị bị thiếu.
>>> df.dropna[subset=['name', 'toy']] name toy born 1 Batman Batmobile 1940-04-25 2 Catwoman Bullwhip NaT
Giữ cho DataFrame với các mục hợp lệ trong cùng một biến.
>>> df.dropna[inplace=True] >>> df name toy born 1 Batman Batmobile 1940-04-25