怎么用concat dropna

concat是一个pandas库中的函数，用于将两个或多个数据框或系列对象沿着指定轴进行连接。dropna是一个用于DataFrame和Series对象的函数，用于删除具有缺失值的行或列。

如果想要将两个数据框进行连接，并且删除缺失值所在的行或列，可以按照以下步骤进行操作：

1. 使用concat函数将两个数据框进行连接，指定连接轴（axis）为0或1，具体取决于你想要连接的轴是行还是列。例如，如果想要将两个数据框按行连接，可以使用以下代码：

   df_concat = pd.concat([df1, df2], axis=0)

2. 使用dropna函数删除缺失值所在的行或列。如果想要删除具有缺失值的行，可以使用以下代码：

   df_concat.dropna(axis=0, inplace=True)

如果想要删除具有缺失值的列，可以将axis参数设置为1：

   df_concat.dropna(axis=1, inplace=True)

注意，使用inplace=True参数可以使得函数直接修改原始数据框，而不是返回一个新的数据框。

相关问题

agg = concat(cols,axis=1) #放在一起 agg.columns = names if dropnan: #删去NaN agg.dropna(inplace=True)

这段代码的作用是将一些列数据按照列的方向拼接在一起，拼接后的新列的名称由列表names指定，如果dropnan为True，则还会删除其中的NaN值。具体而言：

- cols是一个列表，其中包含了需要拼接的一些列数据。
- axis=1表示按照列的方向进行拼接。如果axis=0，则是按照行的方向进行拼接。
- agg是拼接后的新数据集。
- names是一个列表，其中包含了每个拼接后的新列的名称，名称的个数应该与拼接后的新数据集的列数一致。
- 如果dropnan为True，则会删除其中的NaN值。inplace=True表示在原数据集上进行修改，也就是说，删除操作是原地进行的，不会返回一个新的数据集。

for ax, lag in zip(axes.flat, np.arange(1,lags+1, 1)): lag_str = 't-{}'.format(lag) X = (pd.concat([sentiment_short, sentiment_short.shift(-lag)], axis=1, keys=['y'] + [lag_str]).dropna())

这是一个 Python 代码片段，用于创建一个时间序列的滞后版本。它使用了 pandas 库中的 concat 和 shift 函数。具体来说，它将 sentiment_short 数据框向下平移 lag 个时间步，并将结果与原始数据框连接起来，形成一个新的数据框 X。其中 lag_str 是一个字符串，用于表示当前滞后的时间步。