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。‘...
删除标题为空的列:使用dropna()方法删除标题为空的列。该方法会删除包含缺失值的整列数据。 代码语言:txt 复制 data.dropna(axis=1, how='all', inplace=True) axis=1表示按列进行操作。 how='all'表示只删除全为空值的列。 inplace=True表示在原始DataFrame上进行修改。
=False:默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe。inplace=True:则会直接在原数据上进行删除操作,删除后无法返回...,thresh=n保留至少有n个非NaN数据的行。3、删除数据使用函数drop(labels=None,axis=0, index=None, columns=None,inplace=False ...
1 0 返回一个新的DataFrame,省略具有null值的行 # Returns a new DataFrame omitting rows with null values df4.na.drop().show() # +---+---+---+ # |age|height| name| # +---+---+---+ # | 10| 80|Alice| # +---+---+---+0 0 在熊猫下降na >>...
df.drop( labels=None, #要删除的行或列的标签名。list、str axis=0, #表示删除的是行还是列。行为0,列为1,默认为0。 index=None, #行索引 columns=None, #列索引 level=None, #删除标签的级别。对于MultiIndex而言的。一般只有一级。 inplace=False, #是有覆盖原数据,默认为False。
sheet) # 得到DataFrame类型的数据 data.rename(columns={'一、ABC(贷方)':'一、ABC' ,'DEF(...
这里提到了index和columns分别代表行标签和列标签,就不得不提到pandas中的另一个数据结构:Index,例如series中标签列、dataframe中行标签和列标签均属于这种数据结构。既然是数据结构,就必然有数据类型dtype属性,例如数值型、字符串型或时间类型等,其类型绝大多数场合并不是我们关注的主体,但有些时候值得注意,如后文中...
print(df['NUM_BEDROOMS'].isnull()) 以上实例输出结果如下: 接下来的实例演示了删除包含空数据的行。 实例 importpandasaspd df=pd.read_csv('property-data.csv') new_df=df.dropna() print(new_df.to_string()) 以上实例输出结果如下: 注意:默认情况下,dropna() 方法返回一个新的 DataFrame,不会修改...
tt2 = ss1[ss1.notnull()] # 判断序列的非空值,效果同上 print(tt2) tt3 = ss1.dropna() # 清洗空值 print(tt3) # 序列切片 import pandas as pd import numpy as np s1 = pd.Series([1, -2, 2.3, 'hq']) s2 = pd.Series([1, -2, 2.3, 'hq'], index = ['a', 'b', 'c', ...
一、drop():删除指定行列 drop()函数用于删除指定行,指定列,同时可以删除多行多列 语法格式: DataFrame.drop( self, labels=None, axis: Axis = 0, index=None, columns=None, level: Level | None = None, inplace: bool = False, errors: str = "raise", ) ...