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'column
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.…
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,计数中不包括NaN; 示例: 先创建一个df: #!/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as np values_1 = np.random.randint(10, size=10) ...
>>>df.dropna(axis='columns') name0Alfred1Batman2Catwoman 删除缺少所有元素的行。 >>>df.dropna(how='all') name toy born0Alfred NaN NaT1Batman Batmobile1940-04-252Catwoman Bullwhip NaT 只保留至少有 2 个非 NA 值的行。 >>>df.dropna(thresh=2) name toy born1Batman Batmobile1940-04-252Catw...
import pandas as pd #读取数据 df = pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=0) #删除数据全为空的行,使用dropna()。 df1 = df.dropna(axis=0,how='all') print(df1) 2.3 删除全为空的列 import pandas as pd #读取数据 df = pd.read_excel(r'C:\Users...
dropna在Python中主要用于处理Pandas库中的DataFrame或Series对象，用于删除含有缺失值的行或列。以下是dropna的主要用法和参数说明：基本用法：对于DataFrame或Series对象，调用其dropna方法即可删除任何包含NaN值的行。参数调整：how='all'：只删除那些所有列都是NaN的行。axis=1：删除任何包含NaN的列。默认...
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【Python】pandas 删除空值数据 dropna dropna importpandasaspdimportnumpyasnp df = pd.DataFrame( {"name": ['Alfred','Batman','Catwoman'],"toy": [np.nan,'Batmobile','Bullwhip'],"born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1940-04-25"), pd.NaT]...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.dropna方法的使用。
函数形式:pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc= 'mean',fill_value=Nope, margins=False, dropna=True) 参数说明:data =原始数据,要应用透视表的数据框;index=用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的行;columns =用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的列...