原文:pandas.DataFrame.dropna

DataFrame.dropna axis ,how any ,thresh None,subset None,inplace False 功能:根据各标签的值中是否存在缺失数据对轴标签进行过滤,可通过阈值调节对缺失值的容忍度 参数:axis: or index , or columns ,或tuple list how: any , all any :如果存在任何NA值,则放弃该标签 all : ...

2017-11-25 16:55 0 8137 推荐指数:

查看详情

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 ...

Sun May 24 06:04:00 CST 2020 0 4196
pandas.dropna/isnull/fillna/astype的用法

删除表中的某一行或者某一列更明智的方法是使用drop,它不改变原有的df中的数据,而是返回另一个dataframe来存放删除后的数据。 (1)清理无效数据 df[df.isnull()] #返回的是个true或false的Series对象(掩码对象),进而筛选出我们需要的特定 ...

Thu Jul 12 18:19:00 CST 2018 0 2233
dropna

data.dropna(how = 'all') # 传入这个参数后将只丢弃全为缺失值的那些行data.dropna(axis = 1) # 丢弃有缺失值的列(一般不会这么做,这样会删掉一个特征)data.dropna(axis=1,how="all") # 丢弃全为缺失值的那些列 ...

Thu Nov 07 01:04:00 CST 2019 0 348
pandas DataFrame(5)-合并DataFrame与Series

之前已经学过DataFrameDataFrame相加,Series与Series相加,这篇介绍下DataFrame与Series的相加: 首先将Series的索引值和DataFrame的索引值相匹配, s[0] 是 1 , df[0] 是 [10,20,30,40 ...

Sun Jul 29 22:18:00 CST 2018 0 5507
Pandas dataframe 和 spark dataframe 转换

想要随意的在pandas 和spark 的dataframe之间进行转换,list类型是关键,因为想要创建pandasdataframe,方法之一就是使用list类型的data进行创建,而如果要创建spark的dataframe, list也是一种方法。 所以呢,下面的代码我添加了一些注释 ...

Fri Oct 29 20:12:00 CST 2021 0 1029
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM