pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)

1.建立带有缺失值的数据库：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index = list('abcde'), columns = ['one', 'two', 'three'])        # 随机产生5行3列的数据    
df.ix[1, :-1] = np.nan        # 将指定数据定义为缺失
df.ix[1:-1, 2] = np.nan

print('\ndf1')        # 输出df1，而后换行
print(df)        

查看数据内容：

 

2.一般状况下删除行，使用参数axis = 0，删除列的参数axis = 1,一般不会这么作，那样会删除一个变量。

print('\ndrop row')
print(df.dropna(axis = 0))

 删除后结果：