Starring = df['主演'].replace('...','').replace(' ','').replace('主...','').str.split(" ").str[0].value_counts().nlargest(10)如何删除掉替换后的空值
时间: 2023-09-15 09:06:09 浏览: 72
Node.js-对您在GitHub上使用的npm-packages自动进行star
### 回答1:
可以通过在字符串替换之后使用dropna()函数来删除替换后的空值。例如:
```
Starring = df['主演'].replace('...','').replace(' ','').replace('主...','').dropna().str.split(" ").str[0].value_counts().nlargest(10)
```
这样,替换后的空值就会被删除掉。
### 回答2:
在Python中,我们可以使用以下方法删除替换后的空值。假设结果存储在`Starring`变量中:
```python
Starring.dropna(inplace=True)
```
这将会在`Starring`变量中删除任何包含空值(NaN)的行。使用`inplace=True`参数可以直接在原始变量上进行修改,而不是创建一个新的变量。
所以,如果我们想要删除替换后的空值,我们只需要在执行替换操作之后加上这一行代码即可。完整的代码如下所示:
```python
Starring = df['主演'].replace('...','').replace(' ','').replace('主...','').str.split(" ").str[0].value_counts().nlargest(10)
Starring.dropna(inplace=True)
```
### 回答3:
要删除替换后的空值,可以使用dropna()方法。将Starring赋值给一个变量,然后使用dropna()方法删除空值后的结果。
代码示例:
starring_cleaned = Starring.dropna()
这将删除替换后的空值,并将结果赋值给starring_cleaned变量。
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