Python 数据处理之去除 NaN 值
作为数据分析和处理领域中的一种高效工具，Python 在数据清理方面表现优异。而 NaN 是数据处理中常见的问题之一，过多的 NaN 值常常会导致分析结果不准确或无法得出结论，因此 Python 提供了多种方法去除 NaN 值。
NaN 的定义
NaN 即 Not A Number 的缩写，表示不是一个数字。NaN 值是在进行数学计算时出现的一种特殊值，通常出现在计算过程中出现了错误或无法计算的情况下。
NaN 的处理
在 Python 中，处理 NaN 值通常有以下几种方法：
- 使用 dropna() 方法删除 NaN 值所在的行或列
- 使用 fillna() 方法填充 NaN 值
- 使用 interpolate() 方法插值填充 NaN 值
使用 dropna() 方法删除 NaN 值
dropna() 方法可以删除所在行或列中包含 NaN 值的数据。例如：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, np.nan], 'C': [7, 8, 9]})
df.dropna() # 删除包含 NaN 值的行
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