удаление значений NA из DataFrame в Python 3.4

import pandas as pd import statistics df=print(pd.read_csv('001.csv',keep_default_na=False, na_values=[""])) print(df)

Я использую этот код для создания фрейма данных, который не имеет значений NA. У меня есть пара CSV-файлов, и я хочу рассчитать среднее значение одного из столбцов – сульфат. В этом столбце есть много значений «NA», которые я пытаюсь исключить. Даже после использования вышеуказанного кода «NA» не исключаются из фрейма данных. Пожалуйста, предложите.

2 Solutions collect form web for “удаление значений NA из DataFrame в Python 3.4”

Способ 1:

  df[['A','C']].apply(lambda x: my_func(x) if(np.all(pd.notnull(x[1]))) else x, axis = 1)

Использовать pandas notnull

Способ 2:

 df = df[np.isfinite(df['EPS'])]

Метод 3: Использование dropna Здесь

 In [24]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,3)) In [25]: df.ix[::2,0] = np.nan; df.ix[::4,1] = np.nan; df.ix[::3,2] = np.nan; In [26]: df Out[26]: 0 1 2 0 NaN NaN NaN 1 2.677677 -1.466923 -0.750366 2 NaN 0.798002 -0.906038 3 0.672201 0.964789 NaN 4 NaN NaN 0.050742 5 -1.250970 0.030561 -2.678622 6 NaN 1.036043 NaN 7 0.049896 -0.308003 0.823295 8 NaN NaN 0.637482 9 -0.310130 0.078891 NaN In [27]: df.dropna() #drop all rows that have any NaN values Out[27]: 0 1 2 1 2.677677 -1.466923 -0.750366 5 -1.250970 0.030561 -2.678622 7 0.049896 -0.308003 0.823295

Это мой первый ответ на stackoverflow, поэтому, пожалуйста, проигнорируйте, если я ошибаюсь. Я думаю, что вы должны импортировать CSV-файл, как есть, а затем манипулировать фреймом данных. то вы можете использовать любой из приведенных ниже способов.