panda过滤缺失值列数高于100的数据

假设你的数据存储在名为"panda"的Pandas DataFrame中，可以使用以下代码来过滤缺失值列数高于100的数据：

panda = panda.dropna(thresh=len(panda.index) - 100, axis=1)

这将删除缺失值列数高于100的列。如果你希望删除缺失值行数高于100的行，可以使用以下代码：

panda = panda.dropna(thresh=100)

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panda过滤缺失值低于100的数据

假设你的数据存储在名为"panda"的Pandas DataFrame中，可以使用以下代码来过滤缺失值低于100的数据：

panda = panda.dropna(thresh=100)

这将删除缺失值行数低于100的行。如果你希望删除缺失值列数低于100的列，可以使用以下代码：

panda = panda.dropna(thresh=len(panda.index) - 100, axis=1)

panda series 统计缺失值并摘出来

对于panda系列，可以使用isna()函数来统计缺失值，并通过筛选的方式将其摘出来。isna()函数会返回一个布尔值的DataFrame，其中缺失值被标记为True，非缺失值则被标记为False。

具体的操作步骤如下：
1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建一个pandas系列：series = pd.Series([1, 2, None, 4, 5, None])
3. 使用isna()函数获取缺失值的布尔值DataFrame：missing_values = series.isna()
4. 使用筛选条件将缺失值的位置提取出来：missing_data = series[missing_values]

例如，对于上述的series，经过上述操作后，可以得到一个missing_values的布尔值DataFrame，其中缺失值的位置被标记为True，非缺失值的位置被标记为False。接着，通过筛选条件将series中缺失值的位置提取出来，就可以得到一个missing_data的pandas系列，其中只包含了缺失值所在的部分。

需要注意的是，缺失值在pandas中通常用None或NaN来表示。在创建pandas系列时，可以使用None来表示缺失值，或者使用numpy库中的np.nan来表示。在使用isna()函数时，它会同时将None和NaN都视为缺失值。