1.摘要
dropna()方法，能夠找到dataframe型別資料的空值（缺失值），將空值所在的行/列刪除後，將新的dataframe作為返回值返回。
2.函式詳解
函式形式：dropna(axis=0, how='any', thresh=none, subset=none, inplace=false)
引數：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。『any'，表示該行/列只要有乙個以上的空值，就刪除該行/列；『all'，uimotk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，預設為none。如果該行/列中，非空元素數量小於這個值，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。布林值，預設為false。如果為true，則在原dataframe上進行操作，返回值為none。
3.示例
建立dataframe資料：
import numpy as np
import pandas as pd
a = np.ones((11,10))
for i in range(len(a)):
a[i,:i] =&nb程式設計客棧sp;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：所有資料都為空值，即刪除該行
# 按行刪除：所有資料都為空值，即刪除該行
print(d.dropna(axis=0, how='all'))
按列刪除：該列非空元素小於5個的，即刪除該列
# 按列刪除：該列非空元素小於5個的，即刪除該列
print(d.dropna(axis='columns', thresh=5))
設定子集：刪除第0、5、6、7列都為空的行
# 設定子集：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]))
設定子集：刪除第5、6、7行存在空值的列
# 設定子集：刪除第5、6、7行存在空值的列
print(d.dropna(axis=1, how='any', subset=[5,6,7]))
www.cppcns.com原地修改
# 原地修改
print(d.dropna(axis=0, how='any', inplace=true))
print("******************************")
print(d)
例項擴充套件：
**實現
import pandas as pd
data = pd.read_excel('test.xlsx',sheet_name='sheet1')
datanota = data[data['銷售人員'].notna()]
print(datanota)
輸出結果
d:\python\anaconda\python.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 60000www.cppcns.com 笨笨笨
3 成都 40000 達達
process finished with exit code 0
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