#drop rows with nan values in any column df = df.dropna().reset_index(drop=True) #view updated DataFrame print(df) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 team points assists rebounds 0 A 18.0 5.0 11.0 1 C 19.0
As shown in Table 2, the previous code has created a new pandas DataFrame, where all rows with one or multiple NaN values have been deleted.Example 2: Drop Rows of pandas DataFrame that Contain a Missing Value in a Specific Column
for chunk in chunk_iter: process(chunk) # 分批处理 ❌ 避坑指南:血泪换来的经验 SettingWithCopyWarning警报: 永远用.loc或.iloc修改数据!直接df[df.A>1]["B"]=0会触发幽灵bug!(别头铁,听话!) 内存爆炸陷阱: 合并大数据集时,merge和concat优先选join="inner"而不是outer——否则NaN多到哭! 链式赋...
Joolin20.0JJNaNJay46.0dtype:float64 对于许多应用而言,Series有一个重要的功能:在算术运算中,它可以自动对齐不同索引的数据。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sdata={'Joolin':20,'Jay':46}states=['Joolin','DT','Jay']obj1=pd.Series(sdata)obj2=pd.Series(sdata,index=states...
在pandas中,缺失值使用NaN来标记,如下图所示: 6.1 如何处理nan 按如下步骤进行: (1)获取缺失值的标记方式(NaN或者其他标记方式) (2)如果缺失值的标记方式是NaN 1、删除存在缺失值的:dropna(axis='rows') 注:不会修改原数据,需要接受返回值 2、替换缺失值:fillna(value, inplace=True) value:替换成的值 in...
pandas在特定列中删除带有nan的行 In [30]: df.dropna(subset=[1]) #Drop only if NaN in specific column (as asked in the question) Out[30]: 0 1 2 1 2.677677 -1.466923 -0.750366 2 NaN 0.798002 -0.906038 3 0.672201 0.964789 NaN 5 -1.250970 0.030561 -2.678622 6 NaN 1.036043 NaN 7 0.04...
missing_df = missing_df.sort_values('missing_pct',ascending=False).reset_index(drop=True) return missing_df missing_cal(df) 如果需要计算样本的缺失率分布,只要加上参数axis=1. 2.获取分组里最大值所在的行方法 分为分组中有重复值和无重复值两种。 无重复值的情况: df = pd.DataFrame({'Sp':['...
#WedropanyrowswithNaNvalues store_items.dropna(axis =0) image.png #WedropanycolumnswithNaNvalues store_items.dropna(axis =1) image.png 注意,.dropna()方法不在原地地删除具有NaN值的行或列。也就是说,原始 DataFrame 不会改变。你始终可以在dropna()方法中将关键字inplace 设为 True,在原地删除目标行...
inplace -- 是否直接修改原对象 ignore_index=True -- 重置索引,dataframe自身索引 import pandas as pd df = 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',...
(s5) s51 = s5.unique() # 去重 s52 = s5.isin([1, 'andy']) # 判断元素是否在内部 print(s52) s53 = s5.value_counts() # 统计每个元素的出现个数 print(s53) ss1 = pd.Series([10, 'hq', 60, np.nan, 20]) tt1 = ss1[~ss1.isnull()] # 取反,用逻辑数组进行索引获取数据 print...