python中any和all的用法
时间: 2023-03-05 21:51:24 浏览: 83
any() 和 all() 是python的内置函数,它们可以用来检查一组可迭代的对象是否全部为真或至少有一个为真。any() 将返回 True,只要可迭代的对象中至少有一个为真;而all() 将返回 True,只要可迭代对象中的所有元素都为真。
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python中dropna函数的用法
`dropna()` 是 pandas 库中的一个函数,用于删除 DataFrame 或 Series 中的缺失值。
**语法:**
```python
DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
```
参数说明:
- `axis`:指定删除的行或列,0 表示删除行,1 表示删除列,默认为 0;
- `how`:指定删除的方式,'any' 表示只要有缺失值就删除,'all' 表示全部为缺失值才删除,默认为 'any';
- `thresh`:指定保留的非缺失值数量,如果一行/列中非缺失值数量少于 thresh,则会被删除;
- `subset`:指定对哪些列进行缺失值删除;
- `inplace`:是否对原始 DataFrame 进行修改,默认为 False,即不修改原始 DataFrame。
**示例:**
```python
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],
'B': [5, np.nan, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, 12]})
# 删除包含缺失值的行
df.dropna()
# 删除包含缺失值的列
df.dropna(axis=1)
# 只删除全是缺失值的行
df.dropna(how='all')
# 只保留至少有 2 个非缺失值的行
df.dropna(thresh=2)
# 只对 A 列和 B 列进行缺失值删除
df.dropna(subset=['A', 'B'])
```
python中dropna的用法
在 Python 中,dropna() 是 Pandas 模块中的一个函数,用于删除数据集中包含缺失值的行或列。它的语法如下:
```python
DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
```
其中,各参数的含义如下:
- `axis`: 表示删除哪个轴上包含缺失值的行或列,0 表示删除包含缺失值的行,1 表示删除包含缺失值的列,默认为 0。
- `how`: 表示删除的方式,可选值为 'any' 或 'all','any' 表示只要该行或列中存在一个缺失值就删除,'all' 表示该行或列所有值都是缺失值才删除,默认为 'any'。
- `thresh`: 表示该行或列中非缺失值的数量,如果该数量小于 thresh,则删除该行或列。
- `subset`: 表示删除哪些列中包含缺失值的行,可以是一个列名列表。
- `inplace`: 表示是否直接在原数据集上进行修改,默认为 False。
下面是一个简单的例子,演示如何使用 dropna() 函数删除包含缺失值的行:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]})
print('原始数据集:\n', df)
# 删除包含缺失值的行
df_dropna = df.dropna()
print('删除缺失值后的数据集:\n', df_dropna)
```
输出结果如下:
```
原始数据集:
A B C
0 1.0 5.0 9
1 2.0 NaN 10
2 NaN 7.0 11
3 4.0 8.0 12
删除缺失值后的数据集:
A B C
0 1.0 5.0 9
3 4.0 8.0 12
```