Pandas.dropna方法无法删除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）。

如何处理对比？

这是我的数据

https:/reurl.cc5lONv6

在时间序列数据中会有一些空值。

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)

但它的没有工作

谁能帮帮我？

Answer 1

好吧，首先，你的数据不是保存为csv。 它是以标签分隔的文件保存的。

所以你需要用 pd.read_table 打开它。

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

其次，你的数据中充满了 nans -- 如果你在行或列上使用 dropna，你最终只剩下一行或一列（日期）。但是在你的文件上使用正确的打开器，dropna和to_csv函数可以工作。

Answer 2

如果你不对变量进行assing，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。