python--data.dropna python--data.dropna 读取csv⽂件 data=pd.read_csv（“”）1、删除全为空值的⾏或列 data=data.dropna(axis=0,how='all') #⾏ data=data.dropna(axis=1,how='all') #列 2、删除含有空值的⾏或列 data=data.
python--data.dropna 读取csv文件 data=pd.read_csv(‘G:\IOtest_1.csv’) 1、删除全为空值的行或列 data=data.dropna(axis=0,how='all') #行 data=data.dropna(axis=1,how='all') #列 2、删除含有空值的行或列 data=data.dropna(axis=0,how='any') #行 data=data.dropna(axis=1,how='any...
python--data.dropna 读取csv文件 data=pd.read_csv(“”) 1、删除全为空值的行或列 data=data.dropna(axis=0,how='all') #行 data=data.dropna(axis=1,how='all') #列 2、删除含有空值的行或列 data=data.dropna(axis=0,how='any') #行 data=data.dropna(axis=1,how='any') #列 1.创建带...
data.fillna(method='ffill', inplace=True) # 删除缺失值 data.dropna(inplace=True) 1.3 数据类型转换 python 复制代码 # 转换日期列为日期类型 data['date'] = pd.to_datetime(data['date']) 1.4 删除重复数据 python 复制代码 # 删除重复行 data.drop_duplicates(inplace=True) 1.5 数据标准化 python...
python 复制代码 import pandas as pd # 读取CSV文件 data = pd.read_csv('data.csv') print(data.head()) # 数据预处理 data.dropna(inplace=True) # 删除缺失值 www.wzxhzszy.com/FI90By/ # 删除缺失值 data['date'] = pd.to_datetime(data['date']) # 转换日期格式 ...
data.dropna(subset=['id'](删除id有缺失的那行),axis=0(删除行))#删除缺失数据的一整行 1. 处理2-替换 data['name'].fillna('wu')#name中缺失的填wu data['id'].value_counts()查看数据的数量 查看后可以填补数据多的保持较好的均值和方差 ...
Have a look at the following Python code and its output: data1=data.dropna()# Apply dropna() functionprint(data1)# Print updated DataFrame As shown in Table 2, the previous code has created a new pandas DataFrame, where all rows with one or multiple NaN values have been deleted. ...
# 删除含有缺失值的行data.dropna(inplace=True) 1. 2. 数据处理流程 下面用一个具体的序列图表示加载和处理数据的流程: PandasPythonUserPandasPythonUseralt[Missing values found][No missing values]Load data fileRead CSV fileReturn DataFrameCheck for missing valuesReturn missing values countFill missing va...
inplace参数该参数的主要作用是是否用新得到的DataFrame替代原来的,默认是否>>>dfnameChineseChinese.1id0bob12.012123.01millorNaN32124.02jiken89.089NaN3jiken89.089125.0>>>df.dropna(inplace=True)>>>dfnameChineseChinese.1id0bob12.012123.03jiken89.089125.0哈哈,以上就是关于dropna参数的介绍,欢迎关注:python小...
data_NA.dropna(subset=['B']) # 对指定列出现 nan 的行进行删除 7.2 重复值 # 查看重复数据 data.duplicated() data.duplicated(['D']) # 对全部字段进行去重 data_dropdup = data.drop_duplicates() # 对指定字段进行去重操作 data_dropdup = data.drop_duplicates(['C', 'F']) ...