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...
Pandas是其中的一种,使导入和分析数据更加容易。 有时,csv文件具有空值,该空值随后在 DataFrame 中显示为NaN。 Pandas dropna()方法允许用户以不同的方式分析和删除具有Null值的行/列。 用法: DataFrameName.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) 参数: axis:axis接受行/列的...
df.dropna(axis=1) 1 2.5 how df.dropna(how="all") # 本例子中没有全部为空值的行 1 2.6 thresh 删除空值数量≥3的行 df.dropna(thresh=3) 1 2.7 subset 删除索引为2的行中,存在空值的列 df.dropna(subset=[2],axis=1) 1 结果为: 参考:Python-pandas的dropna()方法-丢弃含空值的行、列版权...
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) #删除全为空的列。 df = df.dropna(axis=0,subset=['地区','年份'],how='any') print(df) 3、df.drop() 3.1 df.drop()参数详解 df.drop( labels=None, #要删除的行或列...
pandas的dropna方法_python中dropna函数 本文概述 如果你的数据集包含空值, 则可以使用dropna()函数分析并删除数据集中的行/列。 句法 DataFrameName.dropna(axis=0, how=’any’, thresh=None, subset=None, inplace=False) 参数 轴:{0或’index’, 1或’columns’}, 默认值0...
推薦閱讀: Pandas||過濾缺失數據||pd.dropna()函數的用法說明 Python數據分析之缺失值檢測與處理詳解 pandas數據清洗(缺失值和重復值的處理) Pandas缺失值刪除df.dropna()的使用 Pandas缺失值填充 df.fillna()的實現
pandas importpandas as pd 2021/9/21 删除DataFrame中含缺失值的记录 DataFrame.dropna() DataFrame.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...
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。
DataFrame.dropna 函数是一个非常有用的工具,用于删除DataFrame中包含缺失值(通常表示为NaN)的行或列。这个函数提供了多种参数,使得用户可以根据不同的需求定制删除行为。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.dropna方法的使用。 DataFrame.dropna(self, axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace...
在pandas中,dropna函数分别存在于DataFrame、Series和Index中,下面我们以DataFrame.dropna函数为例进行介绍,Series和Index中的参数意义同DataFrame中大致相同。 pandas.DataFrame.dropna函数 函数参数 DataFrame.dropna(axis=0, how=‘any’, thresh=None, subset=None, inplace=False) ...