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python中dropna的使用方法是什么-創(chuàng)新互聯(lián)

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pandas的設計目標之一就是使得處理缺失數(shù)據(jù)的任務更加輕松些。pandas使用NaN作為缺失數(shù)據(jù)的標記。

使用dropna使得濾除缺失數(shù)據(jù)更加得心應手。

dropna常用參數(shù):

# DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

主要的2個參數(shù):

#axis=0:刪除包含缺失值(NaN)的行

#axis=1:刪除包含缺失值(NaN)的列

# how=‘a(chǎn)ny’:要有缺失值(NaN)出現(xiàn)刪除

# how=‘a(chǎn)ll’:所有的值都缺失(NaN)才刪除

這兩個要配合使用才好。

該函數(shù)主要用于濾除缺失數(shù)據(jù)。如果是Series,則返回一個僅含非空數(shù)據(jù)和索引值的Series,默認丟棄含有缺失值的行。

xx.dropna()

對于DataFrame:

data.dropna(how = 'all')    # 傳入這個參數(shù)后將只丟棄全為缺失值的那些行
data.dropna(axis = 1)       # 丟棄有缺失值的列(一般不會這么做,這樣會刪掉一個特征)
data.dropna(axis=1,how="all")   # 丟棄全為缺失值的那些列
data.dropna(axis=0,subset = ["Age", "Sex"])   # 丟棄‘Age’和‘Sex’這兩列中有缺失值的行

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