DataFrame.dropNa

Remove missing values (NaNs, undefined, null) for DataFrame

danfo.DataFrame.dropNa(axis, options) [source]

Parameters	Type	Description	Default
axis	Int	0 or 1. If 0, drop columns with NaNs, if 1, drop rows with NaNs	1
options	Object	inplace: Boolean indicating whether to perform the operation inplace or not. Defaults to false	{inplace: false}

Examples

Drop rows (axis=0) with missing values

Node

const dfd = require("danfojs-node")

let data = [[1, 2, 3], [NaN, 5, 6], [NaN, 30, 40], [39, NaN, 78]]
let cols = ["A", "B", "C"]
let df = new dfd.DataFrame(data, { columns: cols })

df.print()

let df_drop = df.dropNa({ axis: 0 })
df_drop.print()

Browser

Output

╔════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║            │ A                 │ B                 │ C                 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0          │ 1                 │ 2                 │ 3                 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1          │ NaN               │ 5                 │ 6                 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2          │ NaN               │ 30                │ 40                ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3          │ 39                │ NaN               │ 78                ║
╚════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝

╔════════════╤═══════════════════╗
║            │ C                 ║
╟────────────┼───────────────────╢
║ 0          │ 3                 ║
╟────────────┼───────────────────╢
║ 1          │ 6                 ║
╟────────────┼───────────────────╢
║ 2          │ 40                ║
╟────────────┼───────────────────╢
║ 3          │ 78                ║
╚════════════╧═══════════════════╝

Drop columns (axis=1) with missing values

Node

const dfd = require("danfojs-node")

let data = [[1, 2, 3], [NaN, 5, 6], [NaN, 30, 40], [39, NaN, 78]]
let cols = ["A", "B", "C"]
let df = new dfd.DataFrame(data, { columns: cols })

df.print()

df.dropNa({ axis: 1, inplace: true })
df.print()

Browser

Output

╔════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║            │ A                 │ B                 │ C                 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0          │ 1                 │ 2                 │ 3                 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 1          │ NaN               │ 5                 │ 6                 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 2          │ NaN               │ 30                │ 40                ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 3          │ 39                │ NaN               │ 78                ║
╚════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝

╔════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╤═══════════════════╗
║            │ A                 │ B                 │ C                 ║
╟────────────┼───────────────────┼───────────────────┼───────────────────╢
║ 0          │ 1                 │ 2                 │ 3                 ║
╚════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╧═══════════════════╝