1.Pandas中的dropna中的thresh=N时表明要求一行有N个NaN值时该数据才能保留。( ) 2.Pandas中使用isnull().sum()可以统计缺失值。( ) 3.交叉表是一种特殊的透视表,主要用于计算分组频率。( 4.创建Series时如果指定了index,则只能用index访问数据。( ) 5.字典是存储可变数量键值对的数据结构,键和值可以是任意类型数据结构。( ) 6.在编写代码时,一般先导入标准库对象,再导入扩展库对象。 7.python3.x中,reduce()函数是内置函数,可以直接使用。 8.两个不等长的数组不能相加。 9.numpy中的arange函数功能和内置函数range类似,只能生成整数的数组,无法创建包含浮点数的数组。 10.pyplot.title( )可以用来定义图标标题。以上的问题分别判断对错。并说明错误的利用。
时间: 2023-03-19 18:20:52 浏览: 132
答:1.对;2.对;3.对;4.错,可以使用索引和标签访问数据;5.对;6.对;7.对;8.错,可以使用NumPy库中的broadcasting功能;9.错,arange函数可以生成包含浮点数的数组;10.对。
相关问题
df.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None , inplace=True)
这是Pandas中的一个函数,用于删除数据框(df)中的缺失值(na)。
参数说明:
- axis: 删除行或列,0表示行,1表示列
- how: 如果有NaN值,'any'表示删除该行或列,'all'表示只有该行或列全部为NaN时才删除
- thresh: 设置每行或每列最少有多少个非NaN值,不满足条件则删除该行或列
- subset: 指定删除时只考虑的列名
- inplace: 是否在原数据框上进行修改,True表示替换原数据框,False表示返回新数据框
例如,当我们运行以下代码时,会删除数据框(df)中所有包含缺失值(na)的行:
```python
df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)
```
如果我们想要设置只删除某些列中包含缺失值(na)的行,可以使用subset参数:
```python
df.dropna(axis=0, how='any', subset=['column1', 'column2'], inplace=True)
```
这将只删除数据框(df)中在'column1'和'column2'列中包含缺失值(na)的行。
pandas中dropna函数
dropna函数是pandas库中用于删除DataFrame数据中缺失值的函数。它可以根据指定的参数来删除包含缺失值的行或列。具体的参数说明如下:
1. axis参数用于指定删除数据的维度,默认为0,表示删除包含缺失值的行。
2. how参数用于指定删除的条件,可选值为"any"和"all"。当how="any"时,表示删除包含任意一个缺失值的行;当how="all"时,表示只删除全为缺失值的行。
3. thresh参数是一个整数,表示保留至少thresh个非缺失值的行。
4. subset参数是一个列表,用于在特定的列中处理缺失值。
5. inplace参数是一个布尔值,表示是否修改源文件。默认为False,即不修改源文件,而是返回一个新的DataFrame。
下面是一个例子,展示了如何使用dropna函数删除包含缺失值的行:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"name": ['Alfred', 'Batman', 'Catwoman'], "toy": [np.nan, 'Batmobile', 'Bullwhip'], "born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1940-04-25"), pd.NaT]})
print(df)
df_new = df.dropna()
print(df_new)
```
在上述例子中,原始数据包含3行,其中第0行和第2行有缺失值。通过调用dropna函数,我们得到了删除了缺失值的新DataFrame。