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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(gè)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

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

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

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(gè)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 2025-6-8

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

df1.dropna() 代碼結(jié)果: 傳入**how=‘a(chǎn)ll'**濾除全為NaN的行: 1 df1.dropna(how='all') 代碼結(jié)果: 傳入axis=1濾除列: 1 2 df1[3]=NaN df1 代碼結(jié)果: 1 df1.dropna(axis=1,how="all") 代碼結(jié)果: 傳入thresh=n保留至少有n個(gè)非NaN數(shù)據(jù)的行: 1 2 3 df1.dropna(thresh=1) df1.dropna(thre...
www.dbjr.com.cn/article/1638...htm 2025-6-5

Pandas空值處理全攻略_python_腳本之家

df.dropna(subset=['col1'])# 刪除col1列中具有空值的行 7. 填充前進(jìn)行空值檢測(cè): 1 2 df['col1'].fillna(df['col1'].mean(), inplace=True) df['col1'].fillna(df['col1'].median(), inplace=True) 總之,在Pandas中空值的處理方法很多,我們可以根據(jù)實(shí)際的數(shù)據(jù)集和業(yè)務(wù)需要選擇合適的方法進(jìn)行空...
www.dbjr.com.cn/python/319148l...htm 2025-5-25

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

在處理數(shù)據(jù)的時(shí)候,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一個(gè)清洗過程。清洗操作包括:空白行的刪除、數(shù)據(jù)完整性檢驗(yàn)、數(shù)據(jù)填充、插值等內(nèi)容。 下面是數(shù)據(jù)清洗過程中使用的具體方法 刪除缺失值 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(rèn) 0。
www.dbjr.com.cn/python/305540h...htm 2025-5-25

Pandas缺失值2種處理方式代碼實(shí)例_python_腳本之家

存在缺失值nan,并且是np.nan: 刪除存在缺失值的:dropna(axis='rows') 替換缺失值:fillna(df[].mean(), inplace=True) 不是缺失值nan,有默認(rèn)標(biāo)記的 1、存在缺失值nan,并且是np.nan 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 ...
www.dbjr.com.cn/article/1886...htm 2025-5-27

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

df.ix[1:-1,2]=np.nan print('\ndf1')# 輸出df1,然后換行 print(df) 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(huì)這么做,那樣會(huì)刪除一個(gè)變量。 1 2 print('\ndrop row') print(df.dropna(axis=0)) ...
www.dbjr.com.cn/article/1638...htm 2025-5-25

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(huì)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(huì)修改原數(shù)據(jù),False:不替換修改原數(shù)據(jù),生成新的對(duì)象 ...
www.dbjr.com.cn/article/1743...htm 2025-6-4

python解決pandas處理缺失值為空字符串的問題_python_腳本之家

解決思路:先用正則將空格匹配出來,然后全部替換為NULL,再在用pandas讀取csv時(shí)候指定 read_csv(na_values='NULL')就是將NULL認(rèn)為是nan處理,接下來就可以用dropna()或者fillna()來處理了 以上這篇python解決pandas處理缺失值為空字符串的問題就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持...
www.dbjr.com.cn/article/1378...htm 2025-5-6