例如,假设DataFrame对象名为df,想要提取名为column_name的列并保留索引,可以使用以下代码:column = df['column_name']这样提取的column对象将保留原始DataFrame的索引。 需要注意的是,以上方法提取的列会返回一个Series对象,如果需要返回一个DataFrame对象,可以使用双重方括号[[]]来选择列。例如: 代码语言:python 代码...
(path, sheet_name='Sheet1',index_col='seq') dfs.dropna(inplace=True) #去除包含NaN 的行...;’all’指清除全是缺失值的 thresh: int,保留含有int个非空值的行 subset: 对特定的列进行缺失值删除处理 inplace: 这个很常见,True表示直接在原数据上更改...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请...
dropna(axis=0, how=‘any’, thresh=None, subset=None, inplace=False) 2.1 缺失值在Series的应用 2.2 缺失值在DataFrame中的应用 dropna()默认会删除任何含有缺失值的行 2.3 dropna 参数how-any(只要含有任何一个 ) all(全部为缺失值时删除) 2.4 dropna参数axis=0( 按行) axis=1 (按列) 默认按行 输...
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...
subset用于指定操作的列或行color用于指定颜色,默认是黄色axis用于指定行、列或全部q_left用于指定分位数左边界,默认是0q_right用于指定分位数右边界,默认是1inclusive用于确定是否左右闭包,可选'both', 'neither', 'left', 'right'props用于突出显示CSS属性...
rows and axis=1 for columns)# Note: inplace=True modifies the DataFrame rather than creating a new onedf.dropna(inplace=True)# Drop all the columns where at least one element is missingdf.dropna(axis=1, inplace=True)# Drop rows with missing values in specific columnsdf.dropna(subset =...
subset : column label or sequence of labels, optional Only consider certain columns for identifying duplicates, by default use all of the columns keep : {'first', 'last', False}, default 'first' - ``first`` : Drop duplicates except for the first occurrence. - ``last`` : Drop duplicate...
subset : column label or sequence of labels, optional Only consider certain columns for identifying duplicates, by default use all of the columns keep : {'first', 'last', False}, default 'first' - ``first`` : Drop duplicates except for the first occurrence. ...
parse_dates:将某一列日期型字符串转换为datetime型数据,与pd.to_datetime函数功能类似。可以直接提供需要转换的列名以默认的日期形式转换,也可以用字典的格式提供列名和转换的日期格式,比如{column_name: format string}(format string:"%Y:%m:%H:%M:%S")。
DataFrame.dropna(axis=0,how='any',thresh=None,subset=None,inplace=False) dropna有一个缺陷就是不能指定什么值算是na的,这个只能在读取数据时指定,如pandas.read_excel中的参数na_values。 对于Series,dropna返回一个仅含非空数据和索引的Series: