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 07:20:52 浏览: 199

详解pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)

### pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)详解在数据分析领域，处理缺失数据是一项非常重要的任务。Pandas作为Python中最常用的库之一，在处理缺失数据方面提供了丰富的功能。本篇文章将详细介绍`pd.dropna()`方法，并通过示例代码帮助读者更好地理解和应用。 #### 一、创建带有缺失值的DataFrame 我们需要创建一个包含缺失值的DataFrame，以便后续演示如何使用`pd.dropna()`方法。以下是创建过程： ```python import pandas as pd import numpy as np # 创建一个5x3的随机DataFrame df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index=list('abcde'), columns=['one', 'two', 'three']) # 将部分单元格设置为NaN表示缺失 df.loc['b', 'one'] = np.nan df.loc['b', 'two'] = np.nan df.loc['c', 'three'] = np.nan df.loc['d', 'three'] = np.nan print('\n原始DataFrame:') print(df) ``` **输出示例：** ``` 原始DataFrame: one two three a 0.71463486 -1.2693745 -0.55528579 b NaN NaN -0.79546672 c 0.94074274 -1.3713286 NaN d -0.85692999 0.9197993 NaN e 0.26452629 0.9790747 1.37956979 ``` #### 二、`pd.dropna()`方法基本用法 `pd.dropna()`方法允许用户根据不同的条件删除包含缺失值的行或列。以下是该方法的基本语法及常用参数： ```python DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) ``` - **`axis`**: 0表示按行操作，1表示按列操作。 - **`how`**: {'any', 'all'}, 默认为'any'。如果选择'any'，则只要有缺失值就会被删除；若选择'all'，则只有当整行（列）都是缺失值时才删除。 - **`thresh`**: 指定每行（列）至少含有非空值的数量，否则删除该行（列）。 - **`subset`**: 列表形式，只考虑这些列中的缺失值。 - **`inplace`**: 如果为True，则直接修改原DataFrame，否则返回新的DataFrame。 #### 三、示例分析 ##### 1. 删除包含任何缺失值的行 ```python print('\n删除任何包含缺失值的行:') print(df.dropna(axis=0, how='any')) ``` **输出示例：** ``` 删除任何包含缺失值的行: one two three a 0.714635 -1.269375 -0.555286 e 0.264526 0.979075 1.379570 ``` ##### 2. 删除所有值均为缺失值的行 ```python print('\n删除所有值均为缺失值的行:') print(df.dropna(axis=0, how='all')) ``` **输出示例：** ``` 删除所有值均为缺失值的行: one two three a 0.714635 -1.269375 -0.555286 b NaN NaN -0.795467 c 0.940743 -1.371329 NaN d -0.856930 0.919799 NaN e 0.264526 0.979075 1.379570 ``` 由于原DataFrame中没有一行全是缺失值，因此输出结果与原始DataFrame相同。 ##### 3. 设置阈值删除行假设我们希望保留至少有2个非空值的行： ```python print('\n至少保留2个非空值的行:') print(df.dropna(axis=0, thresh=2)) ``` **输出示例：** ``` 至少保留2个非空值的行: one two three a 0.714635 -1.269375 -0.555286 c 0.940743 -1.371329 NaN d -0.856930 0.919799 NaN e 0.264526 0.979075 1.379570 ``` ##### 4. 删除特定列中的缺失值仅考虑列'two'和'three'中的缺失值： ```python print('\n仅考虑two和three列中的缺失值:') print(df.dropna(axis=0, subset=['two', 'three'])) ``` **输出示例：** ``` 仅考虑two和three列中的缺失值: one two three a 0.714635 -1.269375 -0.555286 e 0.264526 0.979075 1.379570 ``` ##### 5. 原地删除缺失值 ```python df.dropna(inplace=True) print('\n原地删除缺失值后的DataFrame:') print(df) ``` **输出示例：** ``` 原地删除缺失值后的DataFrame: one two three a 0.714635 -1.269375 -0.555286 e 0.264526 0.979075 1.379570 ``` 通过以上示例，我们可以看到`pd.dropna()`方法在处理缺失数据方面的灵活性和强大功能。根据实际需求合理选择参数，可以有效提高数据清洗的效率和准确性。希望本文能够帮助到大家在实际工作中更好地利用Pandas进行数据分析。

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。

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1．数据清洗。 (1）从studentsinfo.xlsx 文件的 Groupl 表中读取数据。 (2）将“案例教学” 列的值全改为 NaN。 (3）滤除每行数据中缺失了项以上（包括了 项）的行。 (4）滤除值全部为 NaN 的列。

数据清洗。 1）从studentsInfo.xlsx 文件的“Group1”表单中读取数据； 2）将“案例教学”列数据值全改为NaN； 3）滤除每行数据中缺失3项以上（包括3项）的行； 4）滤除值全部为NaN的列；

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