如果subset参数之只有一个,那么就是说寻找的只有一个值,这个值为Na就会删除。不管是all还是any参数。 4:如果设置的subset参数里有多个字段,则对应的how方法会在这两个字段中寻找。 如果选择all则两个字段全部是NA才会被删除, any则只要有一个就会被删除。
deleted_rows=df.dropna().reset_index(drop=True) Python Copy 在这个例子中,deleted_rows将存储从原始DataFrame中删除的行。我们使用reset_index方法来重置索引,这样可以保证删除的行按顺序储存到结果DataFrame中。 总结 使用Pandas中的dropna方法可以方便地删除DataFrame中的缺失值。该方法提供了许多参数来控制要删除的...
>>> df.dropna(axis='columns') name 0 Alfred 1 Batman 2 Catwoman # Drop the rows where all elements are missing. >>> df.dropna(how='all') name toy born 0 Alfred NaN NaT 1 Batman Batmobile 1940-04-25 2 Catwoman Bullwhip NaT # Keep only the rows with at least 2 non-NA values....
drop: 删除指定的列或行 数据可视化 pandas.DataFrame.plot.area:绘制堆积图 pandas.DataFrame.plot.bar:绘制柱状图 pandas.DataFrame.plot.barh:绘制水平条形图 pandas.DataFrame.plot.box:绘制箱线图 pandas.DataFrame.plot.density:绘制核密度估计图 pandas.DataFrame.plot.hexbin:绘制六边形分箱图 pandas.DataFrame....
python drop_na 使用Python 的 Pandas 库进行数据清理:使用dropna删除缺失值 在数据分析和处理的过程中,缺失值是一种普遍存在的问题。Python 的 Pandas 库提供了非常方便的工具来处理这些缺失值,其中dropna()函数是最常用的一个。本文将逐步指导你如何使用dropna()来清理数据,并解释每个步骤的实现代码。
sample_incomplete_rows.drop("total_bedrooms", axis=1) fillna():使用指定的方法填充NA / NaN值。 DataFrame.fillna(self,value = None,method = None,axis = None,inplace = False,limit = None,downcast = None) method:{'backfill','bfill','pad','ffill',None},默认为None ...
how : {‘any’, ‘all’}, default ‘any’ 当我们有至少一个NA或全部NA时,确定是否从DataFrame中删除行或列。 ‘any’:如果存在任何NA值,则删除该行或列。 ‘all’:如果所有值均为NA,则删除该行或列。 thresh : int, optional 非缺失值的个数 ...
dropna: 丢弃包含缺失值的行或列fillna: 填充或替换缺失值interpolate: 对缺失值进行插值duplicated: 标记重复的行drop_duplicates: 删除重复的行str.strip: 去除字符串两端的空白字符str.lower和 str.upper: 将字符串转换为小写或大写str.replace: 替换字符串中的特定字符astype: 将一列的数据类型转换为指定类型sort_...
删除异常值,可以用pandas的drop()方法,接受参数在特定轴线执行删除一条或多条记录,可通过axis参数设置是按行删除还是按列删除 如删除第3列,列索引为2的列中绝对值>3的行 col=data[2] data.drop(data[np.abs(col)>3].index,inplace=True) 可以看到本来有1000行的,删除了3行,再用data[np.abs(col)>3]...
max(axis=None,skipna=None,level=None,numeric_only=None,**kwargs) 参数说明: axis:axis = 1表示行,axis = 0表示列,默认为None(无) skipna:布尔型,表示计算结果是否排除NaN/Null值,默认值为None level:表示索引层级,默认为None numeric_only:仅数字,布尔型,默认值为None ...