df2.dropna

`df2.dropna()` 是 Pandas 库中用于数据清洗的方法，它主要用于从 DataFrame `df2` 中删除包含缺失值（NaN 或 None）的行。当你在数据分析或预处理阶段遇到含有缺失值的数据时，可能会选择移除这些行，以避免因为缺失值导致的分析错误。

这个方法的具体行为取决于几个可选参数：

1. **axis** (默认是 0，即行)：指定操作的方向，0 表示沿行操作，1 表示沿列操作。
2. **how**：决定删除规则，可以是 'any'（删除含有任何缺失值的行）、'all'（删除所有值都为缺失的行）。
3. **thresh**：如果指定了阈值，则仅删除具有少于该阈值非缺失值的行。
4. **subset**：只对指定列子集应用删除规则。
5. **inplace**：默认 False，如果设置为 True，则会直接在原 DataFrame 上删除缺失值，不返回新 DataFrame。

使用示例：

# 假设 df2 是一个包含缺失值的 DataFrame
clean_df = df2.dropna()  # 默认删除所有含有缺失值的行
clean_df = df2.dropna(how='all')  # 只删除所有值都是缺失的行
clean_df = df2.dropna(subset=['column_name'])  # 仅在特定列 'column_name' 删除缺失值

相关问题

df2.dropna(inplace=True) df2 = df2[df2['source'] != df2['target']]

你的代码中使用了`dropna()`函数和条件过滤来处理DataFrame `df2`。首先，`dropna()`函数将删除包含缺失值的行。然后，通过条件过滤，删除了'source'与'target'列中相同的行。

这些操作将修改原始的DataFrame `df2`。如果你想将修改后的结果存储到一个新的DataFrame中，可以使用以下代码：

df_filtered = df2.dropna().loc[df2['source'] != df2['target']]

上述代码将创建一个新的DataFrame `df_filtered`，其中包含删除缺失值并且'source'与'target'列不相等的行。

确保已经导入了`pandas`库，并且DataFrame `df2`已经正确填充了数据。

for i in coolist: #print(i) df2.loc[df2['source1'].str.contains(i),'source']=i df2.loc[df2['target1'].str.contains(i), 'target'] = i df2.dropna(inplace=True) df2 = df2[df2['source'] != df2['target']] #df2 = df2.drop_duplicates(subset=['source', 'target']) df2.to_csv("D:\\paper\\network新\\2012\\边列表（删除单个单位&提取大学名）.csv")什么意思

这段代码是Python语言的一段数据处理代码。我将逐行解释它的意思：

1. `for i in coolist:`：这是一个循环语句，`coolist`是一个列表，`i`是列表中的每个元素。

2. `#print(i)`：这是一个注释，表示将`i`打印出来。注释用于解释代码的目的，对代码本身没有实质性影响。

3. `df2.loc[df2['source1'].str.contains(i),'source']=i`：这行代码是通过定位和筛选DataFrame中符合条件的元素，将`df2`中`source1`列中包含字符串`i`的行的`source`列设置为`i`。

4. `df2.loc[df2['target1'].str.contains(i), 'target'] = i`：这行代码是通过定位和筛选DataFrame中符合条件的元素，将`df2`中`target1`列中包含字符串`i`的行的`target`列设置为`i`。

5. `df2.dropna(inplace=True)`：这行代码是删除DataFrame中包含缺失值（NaN）的行。

6. `df2 = df2[df2['source'] != df2['target']]`：这行代码是筛选出`df2`中`source`列不等于`target`列的行。

7. `#df2 = df2.drop_duplicates(subset=['source', 'target'])`：这行代码是注释掉了，原本用于删除重复行，根据'source'和'target'两列的数值进行去重。

8. `df2.to_csv("D:\\paper\\network新\\2012\\边列表（删除单个单位&提取大学名）.csv")`：这行代码是将处理后的`df2`数据保存为CSV文件，保存路径为"D:\\paper\\network新\\2012\\边列表（删除单个单位&提取大学名）.csv"。

综合起来，这段代码的作用是根据`coolist`中的元素，对`df2`进行一系列的筛选、替换和删除操作，最终将处理后的结果保存为CSV文件。