data.dropna(inplace=True) data.drop('Rank',axis=1,inplace=True) data=data[data.Year<2017]
时间: 2024-04-12 14:33:57 浏览: 18
这段代码执行了三个操作:
1. `data.dropna(inplace=True)`:它将从数据集中删除包含缺失值的行。通过设置`inplace=True`,它会直接在原始数据集上进行修改,而不是返回一个新的数据集。
2. `data.drop('Rank', axis=1, inplace=True)`:它将删除名为'Rank'的列。通过设置`axis=1`,它指定要删除的是列而不是行。
3. `data = data[data.Year < 2017]`:它将筛选出年份(Year)小于2017的行,并将结果保存在变量`data`中。只有满足条件的行才会保留,其他行将被删除。
相关问题
data.dropna(axis=1,how='all',inplace=True)
您的代码使用了`dropna`函数来删除DataFrame中所有值都是NaN的列。这个函数的参数说明如下:
- `axis=1`:表示按列进行操作,即删除列。
- `how='all'`:表示只删除所有值都是NaN的列。
- `inplace=True`:表示在原始DataFrame上进行操作,不创建新的副本。
通过这行代码,您可以删除所有值都是NaN的列,并在原始DataFrame上进行修改。
请注意,这行代码会直接修改原始DataFrame,所以请确保您确实想要在原始数据上进行操作。如果需要创建一个新的DataFrame来存储删除NaN列之后的结果,则可以将`inplace=True`改为`inplace=False`。
data.dropna(axis=0)
`data.dropna(axis=0)` 指的是删除 DataFrame 中包含 NaN 值的行,即按行进行操作。这种用法会删除该 DataFrame 中所有包含 NaN 值的行,而不是仅删除 NaN 值所在的列。
举个例子,如果我们有一个 DataFrame,如下所示:
```
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8], 'C': [None, None, None, None]})
print(data)
```
输出结果为:
```
A B C
0 1.0 5.0 None
1 2.0 NaN None
2 NaN 7.0 None
3 4.0 8.0 None
```
如果我们使用 `data.dropna(axis=0)` 删除包含 NaN 值的行,那么输出结果为:
```
A B C
3 4.0 8.0 None
```
可以看到,只有包含 NaN 值的行被删除了。注意,这里 `axis=0` 是默认值,因此可以省略。