python中的代码“df.dropna”擦除了我的整个数据框，我的代码有什么问题？答案

【问题标题】：The code "df.dropna" in python erases my entire data frame, what is wrong with my code?python中的代码“df.dropna”擦除了我的整个数据框，我的代码有什么问题？
【发布时间】：2019-08-25 03:49:23
【问题描述】：

我想将所有 NaN 变量放在我的一列中，但是当我使用 df.dropna(axis=0, inplace=True) 时，它会擦除我的整个数据框。为什么会这样？

df.dropna 和 df.dropna(axis=0, inplace=True) 我都用过，去掉 NaN 也没用。

我正在对我的数据进行分箱，以便我可以运行高斯模型，但我无法使用 NaN 变量执行此操作，我想删除它们并且仍然有我的数据框来运行模型。

之前和之后

【问题讨论】：

您能否发布原始数据、重新创建 df 的代码以及产生错误结果的代码。请注意，只需从一列中删除NaN，您就可以执行df['Col'] = df['Col'].dropna()，您所写的是删除包含任何NaN 的行，这意味着如果您的所有行至少包含1 个NaN，那么整个df将被删除
尝试df.dropna(how='all',axis=0, inplace=True)，如果你不使用所有，它将删除所有具有NaN的行
听起来你在某列的每一行都有一个 NaN。除了 anky_91 所说的，您还可以让 dropna 只查看列（或行）的子集。所以 df = df.dropna(subset=["col1_name"]) 它只会删除该列中具有 NaN 值的行。pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/…
@EdChum 我已经分享了之前和之后的数据集
@pramire1 你想在这里实现什么？ dropna() 将删除所有行，因为每行中的一列或另一列是 nan

标签： python pandas nan gaussian naivebayes

【解决方案1】：

不确定您的案例，但分享适用于我的案例的解决方案：

那些没用的：

df = df.dropna() #==> make the df empty.
df = df.dropna(axis=0, inplace=True) #==> make the df empty.
df.dropna(axis=0, inplace=True) #==> make the df empty.

成功的那个：

df.dropna(how='all',axis=0, inplace=True) #==> Worked very well...

感谢上面的 Anky 的评论。

【讨论】：

【解决方案2】：

默认的 'dropna' 命令使用 'how=any' ，这意味着它将删除具有 'any' NaN 的每一行

正如您所发现的，这会删除具有“所有”NaN 列的行

df.dropna(how='all', inplace=True)

或者，更基本的：

newDF = df.dropna(how='all')

【讨论】：