pandas dropna

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参数

pandas 中的 dropna() 函数用于删除 DataFrame 中的缺失值。它包含以下参数：

- axis: 沿着哪个轴删除缺失值，默认为 0，即删除行。
- how: 删除缺失值的方式，可以为 any 或 all。any 表示如果某行或某列中存在一个或多个缺失值，则删除该行或该列；all 表示如果某行或某列中所有的值都是缺失值，则删除该行或该列。
- thresh: 删除缺失值的阈值，如果某行或某列中缺失值的数量小于该值，则不删除该行或该列。
- subset: 指定需要考虑的列或行，删除其中的缺失值。
- inplace: 是否在原 DataFrame 中就地修改，而不是创建一个新的 DataFrame。

例如，要删除 DataFrame df 中所有包含缺失值的行，可以使用如下代码：

df.dropna()

如果要删除所有包含缺失值的列，可以使用 axis 参数：

df.dropna(axis=1)

如果要删除所有值都是缺失值的行或列，可以使用 how 参数：

df.dropna(how='all')

如果要删除缺失值数量小于 5 的行，可以使用 thresh 参数：

df.dropna(thresh=5)

如果要只考虑某几列，可以使用 subset 参数：

df.dropna(subset=['col1', 'col2'])

如果要在原 DataFrame 中就地修改，可以使用 inplace 参数：

df.dropna(inplace=True)