dropna()可以删除包含至少一个缺失值的任何行或列。# Drop all the rows where at least one element is missingdf = df.dropna() # or df.dropna(axis=0) **(axis=0 for rows and axis=1 for columns)# Note: inplace=True modifies the
dropna：默认为 True，如果设置为 True，将忽略缺失值（NaN），只计算非缺失值的唯一值数量。以下是一些示例用法：对 Series 使用 nunique：import pandas as pddata = pd.Series([1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 5, 5, None])# 计算 Series 中的唯一值数量unique_count = data.nunique()print(unique_count...
删除包含缺失值的行：df = df.dropna()填充缺失值：df = df.fillna(0)列和行的添加和删除：可以添加新的列和行，也可以删除指定的列和行。添加一列：df['Gender'] = ['Male', 'Female', 'Male']删除一列：df = df.drop('City', axis=1)数据分析 描述统计：可以使用describe()方法获得DataFrame的...
df.dropna() # 将缺失值替换为指定的值 df.fillna(0) # 将指定值替换为新值 df.replace('old_value', 'new_value') # 检查是否有重复的数据 df.duplicated() # 删除重复的数据 df.drop_duplicates()数据选择和切片函数说明 df[column_name] 选择指定的列; df.loc[row_index, column_name] 通过标签选...
GroupBy.nth(n[, dropna]):计算每个分组第n行数据。 如果n是个整数列表,则也返回一个列表。 GroupBy.ohlc():计算每个分组的开始、最高、最低、结束值 GroupBy.prod():计算每个分组的乘 GroupBy.size():计算每个分组的大小(包含了NaN) GroupBy.sem([ddof]):计算每个分组的sem(与均值的绝对误差之和) ...
dropna()可以删除包含至少一个缺失值的任何行或列。 # Drop all the rows where at least one element is missing df = df.dropna() # or df.dropna(axis=0) **(axis=0 for rows and axis=1 for columns) # Note: inplace=True modifies the DataFrame rather than creating a new one df.dropna(...
unstack().stack(dropna=False) #输出 one a 0.0 b 1.0 c 2.0 d 3.0 e NaN two a NaN b NaN c 4.0 d 5.0 e 6.0 dtype: float64 3、数据转换 3.1 移除重复数据 移除重复数据,使用drop_duplicates方法,该方法默认判断全部列,不过我们也可以根据指定列进行去重. 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行...
df.dropna() # 一行中有一个缺失值就删除df.dropna(axis='columns') # 只保留全有值的列df.dropna(how='all') # 行或列全没值才删除df.dropna(thresh=2) # 至少有两个空值时才删除df.dropna(inplace=True) # 删除并使替换生效 05、高级过滤 ...
dropna(axis='index',how='any',subset=['direct', 'display']) #第1个参数axis表示是对行进行操作 #第2个参数how表示这一行有任何一个NA值,就把整个行删掉 #第3个参数subset表示在寻找NA值的时候,只在这几个列里面找 判断一个值是否是空值: pd.isnull(one_date) # 这个方法可以对于单个值判断是否为...
df.dropna():按行删除缺失数据,使用参数axis=0;按列删除缺失值,使用参数axis=1,how = "all" 全部是NA才删,"any"只要有NA就删除 del df['col1']:直接删除某列 df.drop([]'col1',……],axis=1):删除指定列,也可以删除指定行 df.rename(index={'row1':'A'},columns ={'col1':'B'}):重命名...