लापता मानों यानी NaN मानों को हटाने के लिए, dropna() मेथड का उपयोग करें। पहले, आवश्यक लाइब्रेरी आयात करें:
import pandas as pd
CSV पढ़ें और एक डेटाफ्रेम बनाएं:
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv")
लापता मानों को हटाने के लिए dropna() का उपयोग करें। dropna() का उपयोग करने के बाद NaN लापता मानों के लिए प्रदर्शित होगा:
dataFrame.dropna()
उदाहरण
निम्नलिखित पूरा कोड है:
import pandas as pd
# CSV फ़ाइल पढ़ें
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\CarRecords.csv")
print("DataFrame with some NaN (missing) values...\n", dataFrame)
# डेटाफ्रेम में पंक्तियों और कॉलम की गिनती करें
print("\nNumber of rows and column in our DataFrame = ", dataFrame.shape)
# लापता मानों को हटाएं
print("\nDataFrame after removing NaN values...\n", dataFrame.dropna())
आउटपुट
यह निम्नलिखित आउटपुट उत्पन्न करेगा:
DataFrame with some NaN (missing) values... Car Place UnitsSold 0 Audi Bangalore 80.0 1 Porsche Mumbai NaN 2 RollsRoyce Pune 100.0 3 BMW Delhi NaN 4 Mercedes Hyderabad 80.0 5 Lamborghini Chandigarh 80.0 6 Audi Mumbai NaN 7 Mercedes Pune 120.0 8 Lamborghini Delhi 100.0 Number of rows and colums in our DataFrame = (9, 3) DataFrame after removing NaN values ... Car Place UnitsSold 0 Audi Bangalore 80.0 2 RollsRoyce Pune 100.0 4 Mercedes Hyderabad 80.0 5 Lamborghini Chandigarh 80.0 7 Mercedes Pune 120.0 8 Lamborghini Delhi 100.0
