问Python df.dropna(inplace=True) vs df = df.dropna()导致了不同的结果EN** DataFrme.dropna(...
# 在原始数据上进行就地修改 df.dropna(inplace=True) cleaned_df 例子2: df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,5),columns=['a','b','c','d','e']) df.iloc[1,:]=np.nan df.iloc[:,1]=np.nan df.iloc[4,4]=np.nan df df.dropna(how = 'all') # 传入这个参数后将只丢弃全为缺失值...
df.dropna(subset=['name', 'address']) 1. 运行结果如下: 通过结果截图可以看出,通过subset参数,可以选定一个数据的子集,例如代码中的[‘name’, ‘address’],在这个子集上进行删除操作,而不考虑born中的数据是否含有NAN值。 6.修改inplace参数 import pandas as pd df = pd.DataFrame({"name": ['Alfre...
在pandas库中多次出现的是改变物体就地如用下面的语句一个选项... df.dropna(axis='index', how='all', inplace=True) 我很好奇返回的内容以及何时inplace=True传递对象与何时传递对象inplace=False。 所有操作self何时都在修改inplace=True?何时inplace=False立即创建一个新对象,例如new_df = self然后new_df...
pandas主要有三个用来删除的函数,.drop()、.drop_duplicates()、.dropna()。总结如下 .drop()删除行、列 .drop_duplicates()删除重复数据 .dropna()删除空值(所在行、列) 为避免篇幅太长,将其分为两部分,不想看参数介绍的可以直接看实例。 本篇介绍.drop_duplicates(), df.dropna ...
df.dropna(axis=0,subset=['a','b'],inplace=True) 直接去除缺失变量,基于第一步我们已经知道每个变量的缺失比例,如果一个变量的缺失比例过高,基本也就失去了预测意义,这样的变量我们可以尝试把它直接去掉。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行
3 True 4 False 5 True 6 False 7 True 8 False 9 False 10 False Name: 分数, dtype: bool ''' #可以删选没有空值的所有行 df.loc[df['分数'].notnull(),:] 3、删全是空值得列 df.dropna(axis=1,how='all',inplace=True)'''姓名 科目 分数 ...
returns=df.close.pct_change().dropna() returns.plot(figsize=(14,6),label='日收益率') plt.title('中国平安日收益图',fontsize=15) my_ticks = pd.date_range('2015-10-1','2019-10-11',freq='q') plt.xticks(my_ticks,fontsize=12) ...
df[df.isnull()]#返回的是个true或false的Series对象(掩码对象),进而筛选出我们需要的特定数据。df[df.notnull()] df.dropna()#将所有含有nan项的row删除df.dropna(axis=1,thresh=3)#将在列的方向上三个为NaN的项删除df.dropna(how='ALL')#将全部项都是nan的row删除 ...
df[df.isnull()] #返回的是个true或false的Series对象(掩码对象),进而筛选出我们需要的特定数据。 df[df.notnull()] df.dropna() #将所有含有nan项的row删除 df.dropna(axis=1,thresh=3) #将在列的方向上三个为NaN的项删除 df.dropna(how='ALL') #将全部项都是nan的row删除 ...