df=df.dropna()#删除所有包含NaN的行,相当于参数全部默认 #df=df.dropna(axis=0,how=‘any’,thresh=None,subset=None,inplace=False) print(df) 结果: df=df.dropna(axis=1)#删除所有包含NaN的列 print(df) 结果: df.iloc[:,1]=np.nan#将第二列全部设置成nan,下面都是用的下图这个DataFrame了 prin...
在Python中,dropna()是一个Pandas库中的函数,用于从数据框(DataFrame)中删除包含缺失值(NaN)的行或列。它用于数据清洗和预处理阶段,以便去除缺失值,使数据更加规整。 dropna()函数的语法如下: DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) 参数说明: axis:可选参数,表示删...
DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) 1. 参数解释: axis=0 删除含有缺失值的行 axis=1 删除列 how=all、any all表示删除全是缺失值的行、any表示任意一个缺失值 thresh=n 表示保留至少含有n个非缺失值的行 subset 定义查找的列 inplace 是否在原始数据框中修...
df.dropna():删除缺失值 df.fillna():填充缺失值 相关概念 首先介绍下Pandas或者Python涉及到的几个可能模糊的概念: 空值在pandas中的空值是""(直接一对双引号);空字符串:" ",中间多了一个空格 缺失值在DataFrame指的是NaN或者NaT,在Series中指的是none或者nan 当我们需要人为指定一个缺失值的时候,默认用None...
DataFrame.dropna() DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) 参数: axis: 默认axis=0。0为按行删除,1为按列删除 how: 默认 ‘any’。‘any’指带缺失值的所有行/列;'all’指清除一整行/列都是缺失值的行/列 ...
Python学习笔记:pd.dropna删除缺失值 一、介绍 pd.dropna()函数主要用于删除缺失数据。 Series返回一个仅包含非空数据和索引的Series,默认丢弃含有缺失值的行 DataFrame可以通过参数更详细的删除行数据 使用语法: DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)...
df.dropna(subset=['col']) 10、有效值达到数量就不删除 如果有13列,如果一行中有12列有值就不进行删除的动作 df.dropna(thresh=12) 11、替换值DataFrame.replace df.replace({'好': '坏', 0: 1000}) # 一次替换多个内容 df.replace({'col1': '列内容', 'col2': 1000}, '替换后列内容') # ...
subset:指定在哪些列或行中删除缺失值。可以是一个标签列表或一个包含标签的字典。 inplace:指定是否在原始数据上进行操作,默认为False,表示返回一个新的对象。 下面是dropna()函数的几个示例: import pandas as pd # 创建一个包含缺失值的DataFrame data = {'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan...
1.1.2 使用 dropna()和fillna()方法 对缺失值进行删除和填充。 1.1.2.1 dropna()删除含有空值或缺失值的行或列 axis:确定过滤行或列 how:确定过滤的标准,默认是‘any’ inplase::False=不修改对象本身 1.1.2.2 fillna()方法可以实现填充空值或者缺失值 ...
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [None, None, None], 'B': [None, None, None]}) df.dropna(how='all') 复制代码 删除指定列中包含缺失值的行: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]}) df.dropna(subset=['A']) 复制...