一、dropna()函数概述 1.1 函数语法 Pandas库中dropna()函数的语法如下: DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) 其中: - axis:指定要删除的轴。默认为0,表示删除行;如果为1,则表示删除列。 - how:指定删除缺失值所在行或列的条件。默认为'any',表示只要该行或...
cleaned_df = df.dropna(axis=1) cleaned_df # 只删除整行或整列都是缺失值的行或列 cleaned_df = df.dropna(how='all') cleaned_df # 至少需要2个非缺失值才保留行或列 cleaned_df = df.dropna(thresh=2) cleaned_df # 只在特定列中检查缺失值 cleaned_df = df.dropna(subset=['A', 'C']) ...
pythondropna()用法 **DataFrme.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thresh:int,保留含有int个非nan值的行subset:删除特定列中...
nunique用于计算行或列上唯一值的数量,即去重后计数。这个函数在分类问题中非常实用,当不知道某字段中有多少类元素时,Nunique能快速生成结果。 用法: Series.nunique(dropna=True) 或者 DataFrame.nunique(axis=0, dropna=True) 参数作用: axis:int型,0代表行,1代表列,默认0; dropna:bool类型,默认为True,计数...
dropna()函数是用来滤除缺失值的,默认的情况下是清除所有的含有NaN数据的行. 例1. NACIS2016_null.dropna()#所有含有NaN的数据的行都会被滤除 NACIS2016_null.dropna(how='all')#所有的列都是NaN的数据的行会被删除 1. 2. 参数thresh. thresh=n 保留至少含有n个非空数据. ...
在Python中,dropna()函数用于删除数据框或序列中包含缺失值(NaN)的行或列。下面是dropna()函数的一些常用参数和用法:1. 删除包含缺失值的行:```pythonimpor...
在Python中,dropna()函数用于删除包含缺失值的行或列。它可以应用于Pandas的DataFrame和Series对象。 当应用于DataFrame时,dropna()函数将删除包含任何缺失值的行或列,默认情况下,它将删除包含任何NaN值的行。但是,您可以通过指定参数来自定义删除缺失值的方式。 当应用于Series时,dropna()函数将删除包含缺失值的元素...
1.dropna()方法,用于找到DataFrame类型数据的空值(缺失值),将空值所在的行/列删除后,将新的DataFrame作为返回值返回。A正确。 2.dropna()函数的参数:dropna([axis=0][,how='any'][,thresh='None'][,subset='None'][,inplace='False'])。 (1)axis:当axis取0或'index',即axis=0或axis='index',index...
dropna函数的基本用法非常简单。对于DataFrame或Series对象，只需调用其dropna方法即可。默认情况下，dropna会删除任何包含NaN值的行。这意味着，如果某一行中有一个或多个NaN值，那么整行数据都会被删除。这种行为可以通过设置dropna的参数来进行调整。例如，如果你只想删除那些所有列都是NaN的行，你可以设置...