dropna()方法,能够找到DataFrame类型数据的空值(缺失值),将空值所在的行/列删除后,将新的DataFrame作为返回值返回。 1.函数详解 函数形式:dropna(axis=0, how=’any’, thresh=None, subset=None, inplace=False) 参数: axis:轴。0或’index’,表示按行删除;1或’co
Pandas – DataFrame.dropna()Python是一种进行数据分析的伟大语言,主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个,它使导入和分析数据变得更加容易。有时csv文件有空值,这些空值会在数据框中显示为NaN。Pandas dropna()方法允许用户以不同的方式分析和删除有空值的行/列。
})# 在原 DataFrame 上删除包含缺失值的行df.dropna(inplace=True) print("在原 DataFrame 上删除缺失值后的结果:\n", df) 6)使用示例 importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建一个包含缺失值的 DataFramedf = pd.DataFrame({"name": ['Alfred','Batman','Catwoman'],"toy": [np.nan,'Batmobile','Bull...
dropna()方法删除包含空值的行。 dropna()方法返回一个新的 DataFrame 对象,除非inplace参数设置为True,在这种情况下,dropna()方法在原始 DataFrame 中执行删除操作。 语法 dataframe.dropna(axis,how,thresh,subset,inplace) 参数 axis,how,thresh,subset,inplace, 都是关键字参数。
df.dropna() # 用平均值填充(温柔体贴~) df.fillna(df.mean()) 暴打重复值: python df.drop_duplicates() # 去重只需一行! 格式整容术: python # "2023-01-01" → datetime格式(时间序列分析必备!) df["日期"] = pd.to_datetime(df["日期"]) ...
在Python中, dropna()是一个Pandas库中的函数,用于从数据框(DataFrame)中删除包含缺失值(NaN)的行或列。它用于数据清洗和预处理阶段,以便去除缺失值,使数据更加规整。 dropna()函数的语法如下:DataFrame.…
在数据操作的时候我们经常会见到NaN空值的情况,很耽误我们的数据清理,那我们使用dropna函数删除DataFrame中的空值。 实际上能处理的有3个函数,我们用dropna来删除这帮空值。 DataFrame.dropna([axis, how, thresh, …]) #返回对象与给定的轴上的标签省略或者任何地方DataFrame.fillna([value, method, axis, …]) ...
df=df.dropna(how='any')print(df) any效果: all效果:由于没有都是NaN的行,故而都没有删除。 thres属性值 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspdimportnumpyasnp df=pd.DataFrame({'name':['张丽华','李诗诗','王语嫣','赵飞燕','阮玲玉'],'sex':['girl','woman'...
PandasDataFrame.dropna(~)方法删除缺少值的行或列。 参数 1.axis|int或string|optional 是否删除缺失值的行或列: 默认情况下,axis=0。 2.how|string|optional 删除行/列的标准: 默认情况下,how="any"。 3.thresh|int|optional 行/列必须至少包含非NaN的数量才不会被删除。例如,如果thresh=2,那么 ...
pandas.DataFrame.dropna() 函数通过丢弃包含空值的行或列,从DataFrame中删除空值(缺失值)。 NaN(Not a Number)和NaT(Not a Time)代表空值。DataFrame.dropna()检测这些值并相应地过滤DataFrame。 pandas.DataFrame.dropna()语法 DataFrame.dropna(axis, how, thresh, subset, inplace) ...