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。
df.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False):Remove missing values。 默认某行有空值时删除该行。 axis=0代表的是'index',即行方向;axis=1代表的是'columns',即列方向。 how的取值为'any'或'all',how='any'代表的是所在列/行(依据删除的维度)存在空值就删除对应列/行;...
方法get_level_values()将返回特定级别上每个位置的标签向量: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [23]: index.get_level_values(0) Out[23]: Index(['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'], dtype='object', name='first') In [24]: index.get_level_...
dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) axis : {0 or 'index', 1 or 'columns'}, default 0 Determine if rows or columns which contain missing values are removed. * 0, or 'index' : Drop rows which contain missing values. * 1, or 'columns' : Drop col...
方法get_level_values()将返回特定级别上每个位置的标签向量: In [23]: index.get_level_values(0)Out[23]: Index(['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'], dtype='object', name='first')In [24]: index.get_level_values("second")Out[24]: Index(['one', 'tw...
df.duplicated(keep=False).sort_values(by=sort_list)这段代码可以让你有方向的进行比较,keep=False是保证重复值都展示出来的必备参数,sort_values()是保证重复值挨着出现,方便你接下来决策如何处理他们。以上代码列举了保留重复值最后一项的例子(keep='last')。
2. Pandas Drop Infinite Values By usingdf.replace()function is used to replace infinite values with NaN, and then use thepandas.DataFrame.dropna()method toremove the rows with NaN, Null/None values. This eventually drops infinite values from pandas DataFrame. Theinplace=Trueparameter modifies th...
可以使用.remove_unused_categories()删除未使用的类别,如下所示: 设定类别 也可以使用.set_categories()方法在一个步骤中添加和删除类别。 鉴于以下Series: 以下代码将类别设置为"one"和"four": 结果将NaN替换为现在不存在的类别。 类别的描述性信息
site-packages\pandas\core\internals.pyinastype(self, dtype,copy, raise_on_error,values,**kwargs)459**kwargs):460returnself._astype(dtype,copy=copy, raise_on_error=raise_on_error,--> 461 values=values, **kwargs)462463def _astype(self, dtype,copy=False, raise_on_error=True,values=None,...
可以使用remove_categories()方法删除类别。被删除的值将被np.nan替换。 In [79]: s = s.cat.remove_categories([4])In [80]: sOut[80]:0 Group a1 Group b2 Group c3 Group adtype: categoryCategories (3, object): ['Group a', 'Group b', 'Group c'] ...