即筛选后的数据存为副本,True表示直接在原数据上更改 例子： import numpy as np import pandas a...
由subset限制的子区域,是判断是否删除该行/列的条件判断区域。 inplace:是否原地替换。布尔值,默认为False。如果为True,则在原DataFrame上进行操作,返回值为None。 Python-pandas的dropna()方法-丢弃含空值的行、列_shangyj17的博客-CSDN博客 发布于 2021-02-09 16:22...
inplace: 是否原地替换。默认为False，表示不会直接修改原DataFrame，而是返回一个新的DataFrame。如果设置为True，则在原DataFrame上直接执行操作，函数返回None。通过正确设置这些参数，可以灵活地处理数据集中的空值问题，提高数据质量和分析效率。在实际使用中，结合对数据集特性的深入理解，合理选择dropna()...
inplace:布尔值,表示是否替换。如果为True,则在原DataFrame上进行操作,返回值为None,默认为False。 (2)填充缺失值 DataFrame.fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None) value:用于填充缺失值的标量值或字典、元组对象; method:插值方式,可选项为‘backfill’、‘bfi...
# 删除缺失值data.dropna(inplace=True)# 标准化薪资字段data['salary']=data['salary'].replace({'\$':'',',':''},regex=True).astype(float) 1. 2. 3. 4. 5. 步骤三:数据分析 完成数据预处理后,我们将进行公平性分析,例如使用均值和标准差来了解薪资差异。
inplace=False 00:08 即去掉缺失值所在的行 00:06 df.dropna() 00:07 拷贝 代码 到 研究环境中 00:09 运行结果正常显示 00:12 有缺失值的行都会被删除 00:14 删除包含缺失值的行或者列 00:25 按列检查是否缺失,去掉缺失值所在的列 00:07 df.dropna(axis=1) 00:05 axis=1 按照列为单位处理 00:07...
DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) pandas.DataFrame.dropna - pandas 0.24.2 documentationpandas.pydata.org # 默认(axis=0)是逢空值剔除整行,设置关键字参数axis=1表示逢空值去掉整列 # 'any'如果一行(或一列)里任何一个数据有任何出现Nan就去掉整行, ...