pandas dropna
时间: 2023-08-08 15:13:56 浏览: 58
pandas的dropna函数是用来过滤和删除含有缺失值的列或行的。根据不同的参数设置,可以实现不同的功能。当axis参数设置为1或'columns'时,可以删除含有缺失值的列。例如,df.dropna(axis=1)会删除DataFrame中含有缺失值的列,只保留非缺失值的列。[1]而当how参数设置为'any'时,表示删除含有任意缺失值的行或列。例如,df.dropna(how='any')会删除DataFrame中含有缺失值的行,只保留非缺失值的行。[2]另外,可以通过设置thresh参数来保留至少含有n个非缺失值的行。例如,df.dropna(thresh=2)会保留至少含有2个非缺失值的行,其他行会被删除。[2]最后,可以通过subset参数来定义要在哪些列中查找缺失值。例如,df.dropna(subset=['name', 'born'])会删除在'name'和'born'列中含有缺失值的行,只保留非缺失值的行。[4]总之,pandas的dropna函数是一个常用的用于过滤和删除缺失数据的函数。[3]
相关问题
pandas dropna
pandas的dropna函数是用于滤除缺失数据的函数。在pandas中,缺失数据通常使用NaN作为标记。dropna函数可以用于Series或DataFrame对象,它可以删除包含缺失数据的行或列。对于Series对象,dropna函数返回一个仅包含非空数值和索引的Series对象。对于DataFrame对象,dropna函数可以通过指定axis参数来控制删除行或列,同时也可以通过subset参数来指定需要删除的列。例如,可以使用data.dropna(how='all')来删除所有全为缺失值的行,使用data.dropna(axis=1, how='all')来删除所有全为缺失值的列,使用data.dropna(axis=0, subset=['level','update_level'])来删除'level'和'update_level'这两列中有缺失值的行。
pandas dropna函数
pandas中的dropna函数是用于过滤和删去缺失数据的列或行的常用函数。具体使用方法是通过调用该函数并传入所需要操作的数据对象,可以是Series或DataFrame,然后返回一个仅含非空数值和索引的新对象。对于Series,可以使用data[column_name].dropna()来删除指定列中的缺失值。例如,对于Series data['update_level'],可以使用data['update_level'].dropna()来删除该列中的缺失值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pandas dropna()函数](https://blog.csdn.net/KIKI_ZSH/article/details/122882503)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python-pandas的dropna()方法-丢弃含空值的行、列](https://blog.csdn.net/xiao_yi_xiao/article/details/123502982)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]