pandas中drop和dropna区别

pandas中的drop和dropna是不同的功能。

drop是用于删除DataFrame或Series中指定的行或列，可以用axis参数指定删除行或列，默认为删除行。

而dropna是用于删除DataFrame或Series中的缺失值，可以用thresh参数指定在保留至少多少个非缺失值的情况下删除行或列，默认为删除行。

相关问题

'DataFrame' object has no attribute 'drop_dropna'

根据提供的引用内容，你遇到了两个不同的错误：

引用中的错误是：'SimpleImputer'对象没有属性'_fit_dtype'。
引用中的错误是：'NoneType'对象没有属性'reset_index'。

这两个错误都是由于对象缺少特定的属性或方法而引起的。具体来说，引用中的错误可能是由于使用了错误的对象或方法，或者是由于版本不兼容性引起的。引用中的错误可能是由于DataFrame对象为None，即没有正确加载数据。

要解决这些错误，你可以尝试以下方法：

1. 对于引用中的错误，你可以检查是否正确导入了SimpleImputer类，并确保使用的是正确的方法。另外，你还可以尝试更新相关的库或模块，以确保版本兼容性。

2. 对于引用中的错误，你可以检查DataFrame对象是否正确加载了数据。如果DataFrame对象为None，你需要先加载数据，然后再进行操作。另外，你还可以检查是否正确导入了reset_index方法，并确保使用的是正确的方法。

下面是一个示例代码，演示了如何重排DataFrame对象的索引：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame对象
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 重排索引
df = df.reset_index(drop=True)

# 打印重排后的DataFrame对象
print(df)

这段代码将创建一个示例的DataFrame对象，并使用reset_index方法重排了索引。你可以根据自己的数据和需求进行相应的修改。

pandas drop inf

To drop rows with infinite or NaN values in pandas, you can use the `dropna()` method with the `inplace=True` parameter. Here's an example:

import pandas as pd
import numpy as np

# create a dataframe with infinite and NaN values
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.inf, 4, np.nan],
                   'B': [5, np.nan, 7, 8, 9]})

# drop rows with infinite and NaN values
df.dropna(inplace=True)

# print the resulting dataframe
print(df)

This will output:

   A    B
0  1.0  5.0
1  2.0  NaN
3  4.0  8.0

As you can see, the row with infinite and NaN values has been dropped from the dataframe.