Python-DataFrameで欠落している（NaN）値を削除します

欠落している値、つまりNaN値を削除するには、 dropna（）を使用します 方法。まず、必要なライブラリをインポートしましょう-

import pandas as pd

CSVを読み取り、DataFrameを作成します-

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv")

dropna（）を使用して、欠落している値を削除します。 dropna（）が使用された後、欠落している値に対してNaNが表示されます-

dataFrame.dropna()

例

以下は完全なコードです

import pandas as pd

# reading csv file
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv")
print("DataFrame with some NaN (missing) values...\n",dataFrame)

# count the rows and columns in a DataFrame
print("\nNumber of rows and column in our DataFrame = ",dataFrame.shape)

# drop the missing values
print("\nDataFrame after removing NaN values...\n",dataFrame.dropna())

出力

これにより、次の出力が生成されます-

DataFrame with some NaN (missing) values...
          Car        Place   UnitsSold
0        Audi    Bangalore        80.0
1     Porsche       Mumbai         NaN
2  RollsRoyce         Pune       100.0
3         BMW        Delhi         NaN
4     Mercedes   Hyderabad        80.0
5  Lamborghini  Chandigarh        80.0
6         Audi      Mumbai         NaN
7     Mercedes        Pune       120.0
8  Lamborghini       Delhi       100.0

Number of rows and colums in our DataFrame = (9, 3)

DataFrame after removing NaN values ...
           Car       Place   UnitsSold
0         Audi   Bangalore        80.0
2   RollsRoyce        Pune       100.0
4     Mercedes   Hyderabad        80.0
5  Lamborghini  Chandigarh        80.0
7     Mercedes        Pune       120.0
8  Lamborghini       Delhi       100.0