输出: Old data frame length:1000New data frame length:764Number of rowswithat least1NA value:236 由于差异为 236,因此有 236 行在任何列中至少有 1 个 Null 值。
Example 3: Drop Rows of pandas DataFrame that Contain Missing Values in All Columns In Example 3, I’ll demonstrate how to drop only those rows of a pandas DataFrame where all variables of the DataFrame are not available. For this, we have to specify the how argument of the dropna functio...
如果axis = 0,.dropna(axis)方法将删除包含 NaN 值的任何行,如果axis = 1,.dropna(axis)方法将删除包含NaN值的任何列。我们来看一些示例: #WedropanyrowswithNaNvalues store_items.dropna(axis =0) image.png #WedropanycolumnswithNaNvalues store_items.dropna(axis =1) image.png 注意,.dropna()方法不...
复制代码 # 将所有的NaN替换为0 df_filled = df.replace(np.nan, 0) # 将所有的负值替换为正无穷大 df_replaced = df.replace(to_replace=df[df < 0], value=np.inf) 数据筛选 Pandas提供了强大的数据筛选功能,我们可以通过条件表达式来筛选出我们感兴趣的数据。例如,我们可以筛选出所有年龄大于30岁的人。
# 重置索引,drop=True data.reset_index() 结果: (3)以某列值设置为新的索引 set_index(keys, drop=True) keys : 列索引名成或者列索引名称的列表 drop : boolean, default True.当做新的索引,删除原来的列 设置新索引案例: 1、创建 df = pd.DataFrame({'month': [1, 4, 7, 10], 'year': [...
"Passing how='all' will only drop rows that ann NA" To drop columns in the same way, pass axis=1 "新增一列4, 值为NA"data[4] = np.nan data '新增一列4, 值为NA' "dropna(axis=1, how='all') 表示删除全为缺失值的列, 这应该不常用吧, 变量都干掉了"data.dropna(axis=1, how='al...
df.drop_duplicates()5.isin isin方法用于通过选择给定列中的值出现在指定列表或另一个系列中的观察来...
调用df.reset_index(drop=True)将行从0重新索引到len(df)-1, 使用keys参数可以解决MultiIndex的二义性(见下文)。 如果dataframe的列不能完美匹配(不同的顺序在这里不计算在内),Pandas可以取列的交集(默认值kind='inner ')或插入nan来标记缺失值(kind='outer'): ...
6、duplicate / drop_duplicate duplicate方法返回一个boolean Series,指示DataFrame中的每个元素是否重复(True)或不重复(False)。 data = {"A":[1, 2, 2, 3, 4, 4],"B":["x","y","y","z","w","w"]} df = pd.DataFrame(data)
importpandasaspddf=pd.DataFrame(pd.read_excel('test1.xlsx',engine='openpyxl'))print(df['area'])df.drop_duplicates(subset=['area'],inplace=True)print(df['area'])df.to_excel('test1.xlsx',index=False) 0 北京 1 南京 2 天津 3 东莞 ...