pandas在df中删除带有nan的行 pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,它提供了丰富的数据结构和数据分析函数,可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。 在pandas中,要删除带有NaN(Not a Number)的行,可以使用dropna()函数。dropna()函数会删除包含NaN值的行,默认情况下会删除包含任何NaN值的行。 下面...
pandas小课堂09-为df列名添加前后缀 01:04 pandas小课堂10-筛选Dataframe指定行 04:26 pandas小课堂11-根据指定的列名筛选整列数据 01:23 pandas小课堂12-使用eq()在指定列中筛选数据 01:21 pandas小课堂13-使用ne()在指定列中筛选数据 01:21 pandas小课堂14-使用ne()在指定列中筛选数据 01:40 pa...
import pandas as pd #读取数据 df = pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=0) #删除【地区、年份】列 #方式1: # df = df.drop(columns=['地区','年份'],axis=1) #方式2: # df = df.drop(labels=['地区','年份'],axis=1) #方式3: df = df.drop...
1.删除重复的数据 df.drop_duplicates();默认删除完全一样的行数据。 2.删除NaN数据 df.dropna() ;默认删除掉行数据,只要一行中有NaN; 3.pandas读取excel空白单元格默认设置修改 pandas读取excel表格空值为NaN;用df.fillna没有效果。原因是pandas默认读取空字符串时读出的是nan,在使用pandas.read_excel(file)这个...
df = df.drop("col", axis=1) shape2=df.shape str=f"清洗{shape1[0]-shape2[0]}行,清洗{shape1[1]-shape2[1]}列" print(str) df.to_excel(path_target) #存为pkl模式加速大数据的读入,方便下一步处理。 df.to_pickle(path_pkl)
missing.>>>df.dropna()name toy born1Batman Batmobile1940-04-25# Drop the columns where at least one element is missing.>>>df.dropna(axis='columns')name0Alfred1Batman2Catwoman # Drop the rows where all elements are missing.>>>df.dropna(how='all')name toy born0AlfredNaNNaT1Batman ...
df.ix[1:-1, 2] = np.nan print('\ndf1') # 输出df1,然后换行 print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 查看数据内容: 2.通常情况下删除行,使用参数axis = 0,删除列的参数axis = 1,通常不会这么做,那样会删除一个变量。 print('\ndrop row') ...
查看数据内容: 2.通常情况下删除行,使用参数axis = 0,删除列的参数axis = 1,通常不会这么做,那样会删除一个变量。 print('\ndrop row')print(df.dropna(axis = 0)) 删除后结果:
df[df.isnull().values==True]how='any'只要有一个缺失值就删除，axis=0，删除的是行，默认删除的...
df.drop(labels=[‘A’], axis=1, inplace=True)print(df)输出结果为:A B0 NaN NaN1 NaN NaN2 NaN NaN示例3:删除多行多列假设我们有一个名为 df 的 DataFrame,其中包含以下数据:df = pd.DataFrame({‘A’: [1, 2, 3], ‘B’: [4, 5, 6], ‘C’: [7, 8, 9]})df.drop(labels=[...