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。

相关问题

pandas dropna 参数

Pandas中的`dropna()`函数是用于删除含有缺失值的行或列的函数。它接受多个参数，其中一个重要的参数是`axis`，它决定了我们要在哪一维度上操作（行或列）。

`axis=0`表示在行维度上进行操作，即删除含有缺失值的行；`axis=1`表示在列维度上进行操作，即删除含有缺失值的列。

除了`axis`参数，`dropna()`函数还接受以下参数：

1. `how`: 可选的值有'any'和'all'。如果设置为'any'，则将删除任何含有缺失值的行或列；如果设置为'all'，则将删除所有缺失值都相同的行或列。
2. `thresh`: 这是一个可选参数，表示只有当缺失值数量超过这个阈值时才会被删除。
3. `subset`: 这是一个可选参数，用于指定要操作的DataFrame的子集。

此外，`dropna()`函数还接受其他一些参数，如`inplace`（是否在原地修改DataFrame）和`how`（更具体的操作方式）。

这些参数可以帮助您根据特定条件或需求来选择性地删除缺失值。使用这些参数时，请根据您的数据和需求进行适当的调整。

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 ]