python pandas dropna参数说明

好的，关于你的问题：python pandas dropna函数是用于删除 DataFrame 或者 Series 中的空缺值（缺失值）的函数。具体来说，有以下参数：

- axis：选择删除行（0）或列（1），默认是删除行。
- how：确定删除行或列的方式，可选参数为 'any' 或者 'all'，默认是 'any'
- thresh：要求每一行或列中非缺失值的个数最少是几个，小于这个数量的行或列将被删除。
- subset：可用于指定要检查的列或行的名称。
- inplace：表示是否就地修改原始的 DataFrame 或者 Series， 默认为 False。

希望对你有所帮助。

相关问题

python pandas dropna

`dropna()` 是 pandas 库中的一个函数，用于删除 DataFrame 或 Series 中的缺失值（NaN）。具体用法如下：

对于 DataFrame：

df.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

对于 Series：

s.dropna(axis=0, inplace=False)

其中，参数含义如下：
- `axis`：指定删除行还是列，0 表示删除行，1 表示删除列，默认为 0。
- `how`：指定删除方式，'any' 表示只要有一个缺失值就删除该行或列，'all' 表示全部为缺失值才删除该行或列，默认为 'any'。
- `thresh`：指定每行或每列最少非缺失值数量，如果不满足该条件，则删除该行或列。
- `subset`：指定要考虑的列名或行名。
- `inplace`：是否在原 DataFrame 或 Series 上进行修改，默认为 False。

例如，对于一个 DataFrame `df`，我们可以使用以下代码删除所有含有缺失值的行：

df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)

pandas dropna参数

pandas 中的 dropna() 函数用于删除 DataFrame 中的缺失值。它包含以下参数：

- axis: 沿着哪个轴删除缺失值，默认为 0，即删除行。
- how: 删除缺失值的方式，可以为 any 或 all。any 表示如果某行或某列中存在一个或多个缺失值，则删除该行或该列；all 表示如果某行或某列中所有的值都是缺失值，则删除该行或该列。
- thresh: 删除缺失值的阈值，如果某行或某列中缺失值的数量小于该值，则不删除该行或该列。
- subset: 指定需要考虑的列或行，删除其中的缺失值。
- inplace: 是否在原 DataFrame 中就地修改，而不是创建一个新的 DataFrame。

例如，要删除 DataFrame df 中所有包含缺失值的行，可以使用如下代码：

df.dropna()

如果要删除所有包含缺失值的列，可以使用 axis 参数：

df.dropna(axis=1)

如果要删除所有值都是缺失值的行或列，可以使用 how 参数：

df.dropna(how='all')

如果要删除缺失值数量小于 5 的行，可以使用 thresh 参数：

df.dropna(thresh=5)

如果要只考虑某几列，可以使用 subset 参数：

df.dropna(subset=['col1', 'col2'])

如果要在原 DataFrame 中就地修改，可以使用 inplace 参数：

df.dropna(inplace=True)