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.…
即筛选后的数据存为副本,True表示直接在原数据上更改 例子： import numpy as np import pandas a...
函数形式:dropna(axis=0, how=‘any’, thresh=None, subset=None, inplace=False) 参数: axis:0或’index’,表示按行删除;1或’columns’,表示按列删除。 how:‘any’,表示该行/列只要有一个以上的空值,就删除该行/列;‘all’,表示该行/列全部都为空值,就删除该行/列。 ...
代码 # importing pandas module import pandas as pd # making data frame from csv file info = pd.read_csv(“aa.csv”) # making a copy of old data frame copy = pd.read_csv(“aa.csv”) # creating value with all null values in new data frame copy[“Null Column”]= None # checking ...
inplace:可选参数,表示是否对原始数据进行就地修改。默认值为False,表示不修改原始数据,而是返回一个新的数据框 import pandas as pd df = pd.DataFrame(pd.read_excel('test.xlsx', engine='openpyxl')) print(df.values) df.dropna(how='any', inplace=True) print(df.values) df.to_excel('test.xlsx...
})# 在原 DataFrame 上删除包含缺失值的行df.dropna(inplace=True) print("在原 DataFrame 上删除缺失值后的结果:\n", df) 6)使用示例 importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建一个包含缺失值的 DataFramedf = pd.DataFrame({"name": ['Alfred','Batman','Catwoman'],"toy": [np.nan,'Batmobile','Bull...
dropna()方法,能够找到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。 1.函数详解 函数形式:dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) 参数: axis:轴。0或'index',表示按行删除;1或'columns',表示按列删除。
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PandasDataFrame.dropna(~)方法删除缺少值的行或列。 参数 1.axis|int或string|optional 是否删除缺失值的行或列: 默认情况下,axis=0。 2.how|string|optional 删除行/列的标准: 默认情况下,how="any"。 3.thresh|int|optional 行/列必须至少包含非NaN的数量才不会被删除。例如,如果thresh=2,那么 ...
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 填充无效值 df.fillna(0) df.fillna({1:0,2:0.5})#对第一列nan值赋0,第二列赋值0.5df.fillna(method='ffill')#在列方向上以前一个值作为值赋...