python 剔除缺测值
时间: 2023-06-21 08:09:04 浏览: 64
在 Python 中,可以使用 Pandas 库来处理数据中的缺失值。可以使用 `dropna()` 函数来剔除缺失值。
例如,假设有一个包含缺失值的 Pandas 数据框 df,可以使用以下代码剔除所有含有缺失值的行:
```python
df.dropna(inplace=True)
```
如果想要剔除所有含有缺失值的列,可以使用 `dropna()` 函数的 `axis` 参数:
```python
df.dropna(axis=1, inplace=True)
```
如果希望只剔除特定列中含有缺失值的行,可以使用 `subset` 参数:
```python
df.dropna(subset=['column1', 'column2'], inplace=True)
```
其中,`column1` 和 `column2` 是要检查的列名。
相关问题
python 剔除缺测值后计算平均
假设你有一个包含缺测值的数值列表,可以使用 Python 中的 NumPy 库来计算平均值。
首先,你需要导入 NumPy 库:
```python
import numpy as np
```
然后,你可以使用 `np.nanmean()` 函数来计算剔除缺测值后的平均值。示例代码如下:
```python
# 创建一个包含缺测值的数值列表
values = [1, 2, np.nan, 4, 5, np.nan, 7]
# 计算剔除缺测值后的平均值
mean = np.nanmean(values)
print(mean)
```
输出结果为:
```
3.8
```
在上面的代码中,`np.nanmean()` 函数会自动忽略列表中的缺测值,并计算剩余值的平均值。
python赋缺测值
Python中的赋缺测值是通过在赋值语句中使用None来表示缺失值。例如,可以使用以下语句将变量x赋值为缺失值:
x = None
如果要在Pandas中将缺失值赋给DataFrame或Series中的某些值,可以使用fillna()方法。例如,以下代码将DataFrame中的所有缺失值替换为0:
df.fillna(0)
此外,还可以使用dropna()方法删除包含缺失值的行或列。例如,以下代码将删除DataFrame中包含缺失值的行:
df.dropna()
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)