Python数据帧查找缺少的值

我试图找到缺失的值，然后删除缺失的值。尝试在线查找数据，但似乎找不到答案

提取的数据帧：

在df中，1981年和1982年的值应为“-”，即缺失值。我想找到缺失的值，然后删除缺失的值

使用isnull导出数据帧：

我使用了df.isnull（），但在1981年和1982年，它被检测为'False'，这意味着有数据。但它应该是“-”，因此被视为缺少值

我已将代码粘贴到下面。我错过了什么

import pandas as pd

mydf = pd.read_excel('abc.xlsx', sep='\t')

df1 = mydf.set_index('Variables')
df = df1[0:10]
print(df)
print(df.isnull())

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缺少的值不是

-

因此，对于缺失值，请使用中的

na_值

参数将

-

转换为缺失值

NaN

s：

mydf = pd.read_excel('abc.xlsx', sep='\t', na_values='-')

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na_值：标量、str、类似列表或dict，默认为无

要识别为NA/NaN的其他字符串。如果dict通过，则指定每列NA值。默认情况下，以下值被解释为NaN:“，”N/A“，”N/A N/A“，”NA“，”1.”IND“，”1.”QNAN“，”NaN“，”1.”IND“，”1.”QNAN“，”N/A“，”NA“，”NULL“，”NaN/A“，”NaN“，”NaN“，”NULL”

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问题有两点：查找哪些列缺少值，然后删除这些值

查找数据帧

df

missing = df.isnull().sum()
print(missing)

要删除这些缺失的值，除了@jezrael的考虑之外，如果没有帮助，我建议您使用：

删除缺少所有元素的行

删除至少缺少一个元素的列

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哦，谢谢！这确实有帮助。我可以知道“0”是否被视为NA吗？或者什么值被认为是NA？

df.dropna(how='all')

df.dropna(axis='columns')