删除缺失值dropna DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) 1. 参数说明 参数的具体解释为: axis:删除的行或者列,axis=0表示index索引方向;axis=1表示columns列;默认为0 how:“all”,“any”;all:表示行或者列全部缺失才删除(全部),any:表示只要有一个(至少)就删除...
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...
# 删除包含缺失值的列 df.dropna(axis=1) 如下所示,其中df是原始的值,运行结果如下可对照结果进行分析。 3.2 替换缺失值 替换缺失值是处理缺失值的另一种常见方法。我们可以使用 fillna() 函数将缺失值替换为其他值。例如,如果我们希望将缺失值替换为 0,我们可...
第一种处理缺失值的方法就是删除,dropna()方法的参数如下所示。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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...
df.dropna(axis=0) #等同于上面过滤方式,封装了上面操作 1. 3、fillna() 填充丢失/空值数据 fillna中 axis=0 表示列;axis=1 表示行 可选择向前或向后填充: method ='bfill' 向后覆盖(空值取前一个); method ='ffill' 向前覆盖(空值取后一个); ...
data.dropna(axis=0,inplace=True) (2).删除含空值的列,在dropna()中加参数axis=1. data.dropna(axis=1,inplace=True) 2.填充 对于缺失的地方,也可以填入一个值使之不再空缺。通常填0、指定字符、中位数、均值、相邻值或拟合值。 (1).填充0 data.fillna(0,inplace=True) (2) 填充指定字符 data.fi...
data.dropna(axis=0,inplace=True) (2).删除含空值的列,在dropna()中加参数axis=1. data.dropna(axis=1,inplace=True) 2.填充 对于缺失的地方,也可以填入一个值使之不再空缺。通常填0、指定字符、中位数、均值、相邻值或拟合值。 (1).填充0 ...
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...
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) 参数解释: ...
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。 下面是dropna()函数的常用参数: axis:指定删除行还是列。默认为0(删除行)。如果设定为1,则删除...