# 检查数据中是否有缺失值

np.isnan(train).any()

Flase：表示对应特征的特征值中无缺失值

True：表示有缺失值

通常情况下删除行，使用参数axis = 0，删除列的参数axis = 1,通常不会这么做，那样会删除一个变量。

print(df.dropna(axis = 0))

以上这篇python 检查数据中是否有缺失值,删除缺失值的方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持IIS7站长之家。