删除NaN特定列 Pandas - Python

介绍

在Pandas中，NaN表示缺失或空值。在数据分析中，一些列可能包含许多NaN值，这可能会影响我们的分析。因此，我们需要删除包含NaN值的特定列。

这篇文章将向您展示如何删除包含NaN值的特定列，以便您可以继续进行数据分析。

解决方案

要删除包含NaN值的特定列，我们可以使用dropna()函数。dropna()函数将删除包含NaN值的整个行或列。

在这里，我们将介绍删除包含NaN值的特定列的代码片段。

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['John', 'Doe', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [33, 25, 41, 27],
        'Salary': [5000, 0, 7000, 6000],
        'Bonus': [500, pd.np.nan, pd.np.nan, 1000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除包含NaN值的特定列
df = df.drop(columns=['Bonus'])

# 打印输出删除特定列后的数据
print(df)

在上面的代码段中，我们使用DataFrame的drop()函数，将名为'Bonus'的列删除。该函数被称为“纯函数”，它不会对原始数据进行修改，而是返回一个删除了包含NaN值的特定列的新数据帧。

结论

使用Pandas的dropna()函数可以轻松删除包含NaN值的特定列。这是一种非常方便的处理缺失值数据的方法。