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法律研究Python——如何從 Pandas DataFrame 中刪除 null 行
若要刪除 Pandas DataFrame 中的 null 行，可使用 dropna() 方法。假設以下為 CSV 檔案的一部分，其中有一些 NaN，即 null 值 −
讓我們使用 read_csv() 來讀取該 CSV 檔案。我們的 CSV 檔案位於桌面 −
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv")使用 dropna() 來刪除 null 值 −
dataFrame = dataFrame.dropna()
示例
以下為完整程式碼 −
import pandas as pd
# reading csv file
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\CarRecords.csv")
print("DataFrame...\n",dataFrame)
# count the rows and columns in a DataFrame
print("\nNumber of rows and column in our DataFrame = ",dataFrame.shape)
dataFrame = dataFrame.dropna()
print("\nDataFrame after removing null values...\n",dataFrame)
print("\n(Updated) Number of rows and column in our DataFrame = ",dataFrame.shape)
輸出
將生成以下輸出 −
DataFrame... Car Place UnitsSold 0 Audi Bangalore 80.0 1 Porsche Mumbai 110.0 2 RollsRoyce Pune NaN 3 BMW Delhi 200.0 4 Mercedes Hyderabad 80.0 5 Lamborghini Chandigarh NaN 6 Audi Mumbai NaN 7 Mercedes Pune 120.0 8 Lamborghini Delhi 100.0 Number of rows and column in our DataFrame = (9, 3) DataFrame after removing null values... Car Place UnitsSold 0 Audi Bangalore 80.0 1 Porsche Mumbai 110.0 3 BMW Delhi 200.0 4 Mercedes Hyderabad 80.0 7 Mercedes Pune 120.0 8 Lamborghini Delhi 100.0 (Updated) Number of rows and column in our DataFrame = (6, 3)
更新時間：2021 年 9 月 28 日
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