这里老师应该讲错了,我上网查了下,发现thresh这个参数是“非空元素最低数量。如果该行/列中,非空元素数量小于这个值,就删除该行/列。"所以这里thresh=1的时候每一行的非NaN的元素都有一个,所以都没有被drop掉 0 0 喜小乐 提问者 2021-12-30 thresh为1时也没有任何一行被drop掉 0 0 Python数据分析入门...
python DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) 参数解释: axis:控制删除的维度。默认为0,表示删除包含缺失值的行;若设置为1,则表示删除包含缺失值的列。 how:决定删除包含缺失值的行或列的条件。'any'表示只要存在缺失值就删除(默认值);'all'表示只有当所有值都...
对于缺失率过高的列(如某列50%数据为空),直接使用axis=1删除整列,可减少噪声特征对模型的影响,提升计算效率。 四、使用注意事项 数据丢失风险 过度删除可能导致样本量骤减,特别是在小数据集中需谨慎选择删除策略。可结合thresh参数或插值法(如均值填充)平衡数据完整性与数量。 操作...
默认为 0,表示删除行;若设置为 1,则删除列。 how:指定删除包含缺失值的行或列的数量。默认为 ‘any’,表示只要有一列包含缺失值就删除整行(或整列);若设置为 ‘all’,则仅当所有列都包含缺失值时才删除整行(或整列)。 thresh:指定要删除的行数(或列数)的最小数量。例如,如果设置为 2,则至少需要有两...
删除所有缺失值的列:使用dropna(axis=1, how='all')删除完全为空的列。 设定阈值:使用thresh=2来确保每行至少有2个非缺失值。 指定列:使用subset参数,仅在列’A’和’B’中检查并删除相应的行。 实际应用场景 在实际数据处理中,缺失值处理往往是分析流程的第一步。例如,在进行机器学习建模前,确保数据的完整...
df.dropna(thresh=2) Python Copy 输出: A B C01.05.0NaN12.0NaN10.034.08.012.0 Python Copy 在这个例子中,我们将thresh参数设置为2,这意味着我们要删除至少有一个非缺失值的行。由于第2行只有1个非缺失值,因此该行被删除了,而其他行具有至少2个非缺失值,因此保留了它们。
DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) 参数说明: axis:可选参数,表示删除行还是列。默认值为0,表示删除包含缺失值的行;设置为1表示删除包含缺失值的列。 how:可选参数,表示删除的条件。默认值为’any’,表示只要存在一个缺失值就删除整行或整列;设置为’all’表...
option 1: 去掉含有缺失值的样本(行) option 2:将含有缺失值的列(特征向量)去掉 option 3:将缺失值用某些值填充(0,平均值,中值等) 对于dropna和fillna,dataframe和series都有,在这主要讲datafame的 对于option1: 使用DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) 参数说...
'toy': [np.nan, 'Batmobile', 'Bul1whip'], 'born': [pd.NaT, pd.Timestamp("1940-04-25"), pd.NaT] })result = df.dropna(how='all') print("删除所有元素均缺失的行:", result)仅保留至少具有 2 个非缺失值的行:python result = df.dropna(thresh=2) ...
(1)n=1,即剔除NA值,这些行剩余的数值数量大于等于1 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.dropna(thresh=1) 输出显示:索引号为[0]的第1行被剔除 (2)n=3,即剔除NA值,这些行剩余的数值数量大于等于3 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...