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python中dropna()函數(shù)的作用舉例說明_python_腳本之家

在Python中,dropna()是一個Pandas庫中的函數(shù),用于從數(shù)據(jù)框(DataFrame)中刪除包含缺失值(NaN)的行或列。它用于數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理階段,以便去除缺失值,使數(shù)據(jù)更加規(guī)整。 dropna()函數(shù)的語法如下: DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=Fals
www.dbjr.com.cn/python/304653y...htm 2025-5-22

Pandas缺失值刪除df.dropna()的使用_python_腳本之家

df.dropna() # 刪除所有缺失值的列 df.dropna(axis='columns') df.dropna(axis=1) # how參數(shù) {‘a(chǎn)ny', ‘a(chǎn)ll'}, default ‘a(chǎn)ny',any:刪除帶有nan的行;all:刪除全為nan的行 # 刪除所有值都缺失的行 df.dropna(how='all') # 刪除至少有兩個缺失值的行 df.dropna(thresh=2) # 指定判斷缺失值的列...
www.dbjr.com.cn/article/2565...htm 2025-5-29

聊聊python dropna()和notnull()的用法區(qū)別_python_腳本之家

print(frame1.dropna()) print('\n') print(frame1[frame1.notnull()]) 輸出: 當未精確定位到某一列,但該列中存在空值時,dropna()會將空值所在行刪除,而notnull()不會 在精確定位到某一列后,dropna()會輸出series,而notnull()輸出DataFrame 1 2 3 4 5 print(frame1) print('\n') print(frame1....
www.dbjr.com.cn/article/2070...htm 2025-5-25

Pandas空值處理全攻略_python_腳本之家

df.dropna()# 刪除全部空值行 df.dropna(axis=1)# 刪除全部空值列 df.dropna(thresh=2)# 刪除全為空值的行 2. 填充空值: 1 2 3 df.fillna(value)# 用值value填充空值 df.fillna(method='ffill')# 前向填充 df.fillna(method='bfill')# 后向填充 3. 插值法填充: 1 2 df['col1'].interpolate()...
www.dbjr.com.cn/python/319148l...htm 2025-5-25

Pandas之Dropna濾除缺失數(shù)據(jù)的實現(xiàn)方法_python_腳本之家

使用dropna使得濾除缺失數(shù)據(jù)更加得心應(yīng)手。 一、處理Series對象 通過**dropna()**濾除缺失數(shù)據(jù): 1 2 3 se1=pd.Series([4,NaN,8,NaN,5]) print(se1) se1.dropna() 代碼結(jié)果: 0 4.0 1 NaN 2 8.0 3 NaN 4 5.0 dtype: float64 0 4.0
www.dbjr.com.cn/article/1638...htm 2025-6-5

詳解pandas刪除缺失數(shù)據(jù)(pd.dropna()方法)_python_腳本之家

查看數(shù)據(jù)內(nèi)容: 2.通常情況下刪除行,使用參數(shù)axis = 0,刪除列的參數(shù)axis = 1,通常不會這么做,那樣會刪除一個變量。 1 2 print('\ndrop row') print(df.dropna(axis=0)) 刪除后結(jié)果: 以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。
www.dbjr.com.cn/article/1638...htm 2025-5-25

pandas中關(guān)于nan的處理方式_python_腳本之家

丟棄有nan的索引項,s1.dropna() 將nan填充為其他值,df2.fillna() 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 ...
www.dbjr.com.cn/python/314949p...htm 2025-5-23

簡單了解Pandas缺失值處理方法_python_腳本之家

np.any(pd.isnull(data))#返回true代表有空值 處理方式: 存在缺失值nan,并且是np.nan: 1、刪除缺失值:dropna(axis='rows') 注:不會修改原數(shù)據(jù),需要接受返回值 2、替換缺失值:fillna(value, inplace=True) value:替換成的值 inplace:True:會修改原數(shù)據(jù),False:不替換修改原數(shù)據(jù),生成新的對象 ...
www.dbjr.com.cn/article/1743...htm 2025-6-4

Pandas數(shù)據(jù)清洗的實現(xiàn)_python_腳本之家

DataFrame.dropna方法用于刪除含有缺失值的行或列,關(guān)鍵參數(shù):axis和how。 axis表示軸向,0 為行,1 為列,默認 0。 how表示刪除形式,how = 'any'表示只要有缺失值就刪除;how='all'表示全為缺失值才刪除。 檢測缺失值 DataFrame.isnull()識別缺失值,返回包含True和False的 DataFrame。
www.dbjr.com.cn/python/305540h...htm 2025-5-25

Python Pandas教程之series 上的轉(zhuǎn)換操作_python_腳本之家

data.dropna(inplace=True) # 在轉(zhuǎn)換之前存儲 dtype before=data.dtypes # 使用 astype 轉(zhuǎn)換 dtypes data["Salary"]=data["Salary"].astype(int) data["Number"]=data["Number"].astype(str) # 轉(zhuǎn)換后存儲 dtype after=data.dtypes # 打印出來比較 ...
www.dbjr.com.cn/article/2628...htm 2025-5-24