pandas过滤缺失数据之dropna()


知识点:dropna()

df1 = df.dropna(axis=0,subset = ['b']) 

(过滤掉b列有缺失的行,注意:若缺失值为空字符串则无法过滤)

详解:

Signature: df.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

axis : {0 or 'index', 1 or 'columns'}, default 0

        0, or 'index':删除包含丢失值的行

        1, or 'columns':删除包含丢失值的列

         默认为0

how : {'any', 'all'}, default 'any'

        'any': 如果存在NA值,则删除该行或列

        'all': 如果所有值都是NA,则删除该行或列

thresh: int,保留含有int个非空值的行

subset: 对特定的列进行缺失值删除处理

示例:

 


免责声明!

本站转载的文章为个人学习借鉴使用,本站对版权不负任何法律责任。如果侵犯了您的隐私权益,请联系本站邮箱yoyou2525@163.com删除。



 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM