二、any方法 DataFrame.any(axis=0, bool_only=None, skipna=True, level=None) 作用:返回是否至少一个元素为真 pd.Series([False, False]).any() pd.Series([True, False]).any() pd.Series([]).any() pd.Series([np.nan]).any() pd.Series([np.nan]).any(skipna=False)...
使用pandas的时候,会经常在各种方法中看到axis参数;比如以下两个: 当调用df.sum(axis=1),我得到了按行计算的和,不信你看: 当调用df.dropna(axis=1,how='any'),我得到了删除一列后的数据,你敢信?! 这,,,发生了什么??? 之前一直被这个问题搞得欲仙欲死,每次用的时候沉思良久,不得其意,我也不知道我是...
df.dropna(axis=0,how='any',thresh=None,subset=None,inplace=False) 参数说明: axis:选择删除行还是列,axis=0(默认)表示操作行,axis=1表示操作列。 how:与参数axis配合使用,可选的值为any(默认)或者all。 thresh:axis中至少有N个非缺失值,否则删除。 subset:参数类型为列表,表示删除时只考虑的索引或列名。
axis=0,表示沿着第0轴进行操作,即对每一列进行操作;axis=1,表示沿着第1轴进行操作,即对每一行进行操作。 基本功能 1、创建ndarray数组 ndarray:N维的数组对象(矩阵),所有元素必须是相同类型。ndarray最重要的属性是:ndim属性,表示维度个数;shape属性,表示各维度大小;dtype属性...
获取二维数组的前两列: arr[:,0:2] 获取二维数组的前两行的前两列: arr[0:2,0:2] 行倒序: arr[::-1] 列倒序 : arr[:,::-1] 全部倒序 : arr[::-1,::-1] 3.变形 使用arr.reshape()函数,注意参数是一个tuple! import numpy as np ...
count(axis=1)) # 每一列中非空值的数量 print(df3.count(axis=0)) 3、删除空值 dropna(how, axis, subset,inplace ) how:how='any' 如果某一行或某一列里任何一个数据有空值就删除;how='all' 如果某一行或某一列里所有数据都是空值就删除。 axis:axis=0 逢空值剔除整行;axis=1 逢空值剔除列...
Returns True if any of the elements of a evaluate to True. argmax([axis, out]) Return indices of the maximum values along the given axis. argmin([axis, out]) Return indices of the minimum values along the given axis of a. argpartition(kth[, axis, kind, order]) ...
axis=0: 删除包含缺失值的行,默认为axis = 0 axis=1: 删除包含缺失值的列 how: 与axis配合使用 how=‘any’ :只要有缺失值出现,就删除该行或列,默认为how=‘any’ how=‘all’: 所有的值都缺失,才删除行或列 thresh: axis中至少有thresh个非缺失值[控制数量不能大于设定数量],否则删除 ...
abb_pop.isnull().any(axis=0) state True state/region False ages False year False population True dtype: bool #ages列中存有哪些不同的元素 abb_pop['ages'].unique() array(['under18', 'total'], dtype=object) #查看ages列中不同元素出现的次数 ...
代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from pandasimportread_csv df=read_csv('D:\\PDA\\4.4\\data.csv')df=read_csv('D:\\PDA\\4.4\\data2.csv',na_values=['a','b'])#找出空值的位置 isNA=df.isnull()#获取出空值所在的行 df[isNA.any(axis=1)]df[isNA[['key']].any(axis=1)]df[isNA[...