pyhton pandas库删除非缺失值数量最小为2的行
时间: 2023-06-02 10:04:35 浏览: 58
您好!关于您的问题,我可以提供以下代码解决方案:
```python
import pandas as pd
# 创建数据示例
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, None], 'B': [None, 6, None, 8, 9], 'C': [10, 11, 12, None, 14]})
# 删除非缺失值数量最小为2的行
df.dropna(thresh=2, inplace=True)
print(df)
```
只要行中的非缺失值数量小于2,那么这一行就会被删除。希望对您有所帮助!如果您有其他问题,欢迎继续向我提问。
相关问题
pyhton查看缺失值
你可以使用 Pandas 库来查看数据中的缺失值。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含缺失值的数据框
data = {'A': [1, 2, None, 4],
'B': [5, None, 7, 8],
'C': [None, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
# 查看缺失值
print(df.isnull())
```
运行上述代码后,你将得到一个布尔型的数据框,其中缺失值被表示为 True,非缺失值被表示为 False。
pyhton pandas某一列降序
可以使用`sort_values`函数来对某一列进行降序排序。假设你要对DataFrame中的`column_name`列进行降序排序,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 读入数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 对column_name列进行降序排序
sorted_data = data.sort_values('column_name', ascending=False)
# 打印排序后的数据
print(sorted_data)
```
其中`ascending=False`表示降序排序。