#删除重复列,保留第一次出现的列 df.drop_duplicates(keep="first",inplace=True) #删除后,索引重排后保留drop=True df.reset_index(drop=True) df #4、缺失值处理 df["age"].unique() df['age']=df['age'].replace('-',np.NaN).replace('na',np.NaN) df['age'].fillna(df["age"].median(...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.dropna方法的使用。 原文地址:...
去除dataframe中的null、NaN有方法drop,用dataframe.na找出带有null、 复制 Cloud Studio代码运行 importorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}importorg.apache.spark.sql.{DataFrame,SQLContext,SparkSession}/** * Created by TTyb on 2017/10/12. */object test3{defmain(args:Array[String]):Unit={val ...
champion.head()#显示前5条 champion.columns=champion.iloc[0]#将第一行的数据赋值给列名(colimns代表列名)champion.drop([0],inplace=True) #将数据的第一行删除掉 根据冠军球队来分组 champion.groupby('冠军').groups 统计次数,然后排序 champion.groupby('冠军').size().sort_values(ascending=False) 5....
返回:一个新的,删除空值的行DataFrame.dropna()andDataFrameNaFunctions.drop()可以互相替代. 参数:●–how. ‘any’ or ‘all’. If ‘any’,删除包含缺失值的行, If ‘all’, 删除所有值为缺失值的行 ●–thresh. int,默认为None如果指定,则删除小于阈值 非空值的行。这将覆盖how参数。
DataFrame.corrwith(other[, axis, drop]) 返回不同数据框的相关性 DataFrame.count([axis, level, numeric_only]) 返回非空元素的个数 DataFrame.cov([min_periods]) 计算协方差 DataFrame.cummax([axis, skipna]) Return cumulative max over requested axis. ...
publicMicrosoft.Spark.Sql.DataFrameDrop(); 傳回 DataFrame DataFrame 物件 適用於 Microsoft.Spark latest 產品版本 Microsoft.Sparklatest Drop(IEnumerable<String>) 傳回新的DataFrame,卸載包含指定資料行中任何 Null 或 NaN 值的資料列。 C# publicMicrosoft.Spark.Sql.DataFrameDrop(System.Collections.Generic.IEnume...
DataFrameNaFunctions用来对DataFrame中值为null或NaN的列做处理,处理分为三种类型: drop:根据条件丢弃含有null或NaN的行 fill:根据条件使用指定值填充值为null或NaN的列,相当于设置默认值 replace:根据条件替换列值 下面是针对每种处理方式的详细解释: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 ...
Drop(Int32, IEnumerable<String>) 返回一个新DataFrame值,该值删除指定列中包含小于minNonNulls非 null 和非 NaN 值的行。 C# publicMicrosoft.Spark.Sql.DataFrameDrop(intminNonNulls, System.Collections.Generic.IEnumerable<string> columnNames); 参数 ...
na_index = df[df['a'].isna()].index #删除dataframe对象df中a列包含缺失值行 df = df.drop(na_index) #输出处理后的数据df print(df) 输出结果如下: a b 0 1 NaN 1 2 2.0 2 3 3.0 3 NaN 4.0 a b 0 1 NaN 1 2 2.0 2 3 3.0 以上代码实现了删除dataframe对象df中a列包含缺失值行的功...