Pandas.dropna 方法不能删除 Nan 值行(或列)

Question

我现在有一些数据，它可能包含空值

我想删除它的空值(整行或整列(

我该如何处理比较？

这是我的数据

https://reurl.cc/5lONv6

它将有一些空值​​在时间序列数据中

以下是我的代码

c=pd.read_csv('./in/historical_01A190.txt',error_bad_lines=False)
c.dropna(axis=0,how='any',inplace=True)
c.dropna(axis=1,how='any',inplace=True)
c.to_csv('./out/historical_01A190.txt',index=False)

但它不起作用

有人能帮我吗？

Answer 1

好吧，首先，您的数据不会保存为csv。它被保存为一个以制表符分隔的文件。

所以你需要使用pd.read_table 打开它

>>> c=pd.read_table('./data.txt',error_bad_lines=False,sep='t')

其次，数据中充满了nan——如果在行或列中使用dropna，那么最终只剩下一行或一列(日期(。但是，在文件上使用正确的开启器，dropna和to_csv函数就可以工作。

Answer 2

如果不给变量赋值，那么它只会创建一个不存储在内存中的视图。

c = c.dropna(axis=0,how='any',inplace=True)
c = c.dropna(axis=1,how='any',inplace=True)
c = c.to_csv('./out/historical_01A190.txt',index=False)

试试这个。