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’columns’,表示按列删除。 how:筛选方式。‘...
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,…])#填充空值 DataFrame.replace([to_replace,value,…])#值在“to_replace”替换为“value”。 dropna函数参数 axis:操作的轴向,X/Y how:两个参数any与all,all代表整个行都是空才会...
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。
import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame({'name': ['张丽华', '李诗诗', '王语嫣', '赵飞燕', '阮玲玉'],'sex': ['girl', 'woman', np.nan, 'girl', 'woman'],'age': [22, np.nan, np.nan, np.nan, 27]})print(df)print("---thresh=2---")# 有空的都删掉...
})# 删除包含缺失值的列result = df.dropna(axis=1) print("删除包含缺失值的列:\n", result) 3)仅删除指定列中的缺失值行 importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建包含缺失值的 DataFramedf = pd.DataFrame({'A': [1,2, np.nan],'B': [np.nan,3,4],'C': [5, np.nan,6] ...
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 ...
使用justify和DataFrame.dropna: df = pd.DataFrame(justify(df.values, invalid_val=np.nan, axis=0, side='up'), index=df.index, columns=df.columns).dropna(how='all') print (df) Advertising No Advertising 0 71.0 7.0 1 65.0 36.0 2 14.0 9.0 3 76.0 103.0 4 73.0 NaN 5 85.0 NaN 6 17.0...
Useinplace=Trueparam to perform operations on the existing DataFrame object. For exampledf.dropna(inplace=True) Execute pandas dropna() on Specific Selected Columns In case you wanted to execute pandas dropna on a specific column or selected columns, usesubsetparam with column names as a list....
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。
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.…