Pandas: วิธีลบคอลัมน์ที่มีค่า nan

คุณสามารถใช้วิธีการต่อไปนี้เพื่อลบคอลัมน์ออกจาก Pandas DataFrame ที่มีค่า NaN:

วิธีที่ 1: ลบคอลัมน์ที่มีค่า NaN ใด ๆ

 df = df. dropna (axis= 1 )

วิธีที่ 2: ลบคอลัมน์ที่มีค่า NaN ทั้งหมด

 df = df. dropna (axis= 1 ,how=' all ')

วิธีที่ 3: ลบคอลัมน์ที่มีค่า NaN ขั้นต่ำ

 df = df. dropna (axis= 1 ,thresh= 2 )

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีการใช้แต่ละวิธีในทางปฏิบัติกับ Pandas DataFrame ต่อไปนี้:

 import pandas as pd
import numpy as np

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
                   ' position ': [np.nan, 'G', 'F', 'F', 'C', 'G'],
                   ' points ': [11, 28, 10, 26, 6, 25],
                   ' rebounds ': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]})

#view DataFrame
print (df)

  team position points rebounds
0 A NaN 11 NaN
1 AG 28 NaN
2 AF 10 NaN
3 BF 26 NaN
4 BC 6 NaN
5 BG 25 NaN

ตัวอย่างที่ 1: ลบคอลัมน์ที่มีค่า NaN

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการลบคอลัมน์ที่มีค่า NaN:

 #drop columns with any NaN values
df = df. dropna (axis= 1 )

#view updated DataFrame
print (df)

  team points
0 to 11
1 to 28
2 to 10
3 B 26
4 B 6
5 B 25

โปรดทราบว่าคอลัมน์ ตำแหน่ง และ การรีบาวด์ ถูกลบออกเนื่องจากทั้งสองคอลัมน์มีค่า NaN อย่างน้อยหนึ่งค่า

ตัวอย่างที่ 2: ลบคอลัมน์ที่มีค่า NaN ทั้งหมด

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการลบคอลัมน์ที่มีค่า NaN ทั้งหมด:

 #drop columns with all NaN values
df = df. dropna (axis= 1 ,how=' all ')

#view updated DataFrame
print (df)

  team position points
0 A NaN 11
1 AG 28
2 AF10
3 BF 26
4 BC 6
5 BG 25

โปรดทราบว่าคอลัมน์ ตีกลับ ถูกลบออกเนื่องจากเป็นคอลัมน์เดียวที่มีค่า NaN ทั้งหมด

ตัวอย่างที่ 3: ลบคอลัมน์ที่มีค่า NaN ขั้นต่ำ

รหัสต่อไปนี้แสดงวิธีการลบคอลัมน์ที่มีค่า NaN ตั้งแต่สองค่าขึ้นไป :

 #drop columns with at least two NaN values
df = df. dropna (axis= 1 ,thresh= 2 )

#view updated DataFrame
print (df)

  team position points
0 A NaN 11
1 AG 28
2 AF10
3 BF 26
4 BC 6
5 BG 25

โปรดทราบว่าคอลัมน์ ตีกลับ ถูกลบออกเนื่องจากเป็นคอลัมน์เดียวที่มีค่า NaN อย่างน้อยสองค่า

หมายเหตุ : คุณสามารถดูเอกสารฉบับเต็มของฟังก์ชัน dropna() ใน pandas ได้ที่นี่

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีการทำงานทั่วไปอื่นๆ ในแพนด้า:

วิธีลบคอลัมน์แรกใน Pandas
วิธีลบคอลัมน์ที่ซ้ำกันใน Pandas
วิธีลบคอลัมน์ทั้งหมดยกเว้นบางคอลัมน์ใน Pandas