原文:关于参数thresh的理解(pd.dropna(thresh=n))

书上的表达:假设你只想保留包含一定数量的观察值的行,可以使用thresh参数来表示。 嗯嗯嗯....有些模棱两可。摸索了一番,终于理解了。 格式:df.dropna thresh n 简单的理解:这一行除去NA值,剩余数值的数量大于等于n,便显示这一行。 .先创建数组,代码如下: 输出显示: 最左边一列是索引 .验证: n ,即剔除NA值,这些行剩余的数值数量大于等于 输出显示:索引号为 的第 行 ...

2019-09-05 18:39 0 2911 推荐指数:

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pandas处理缺失值df.dropna( )的thresh参数

转载自:https://www.cnblogs.com/zeng-ymzkx/p/11468912.html df.dropna( thresh = n ) 理解:这一行除去NA值,剩余数值的数量大于等于n,便显示这一行。 结果: END 验证 ...

Sat Apr 25 08:35:00 CST 2020 0 1793
pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)

1.创建带有缺失值的数据库: 查看数据内容: 2.通常情况下删除行,使用参数axis = 0,删除列的参数axis = 1,通常不会这么做,那样会删除一个变量。 删除后结果: ...

Tue Oct 24 19:23:00 CST 2017 0 32168
Python学习笔记:pd.dropna删除缺失值

一、介绍 pd.dropna() 函数主要用于删除缺失数据。 Series 返回一个仅包含非空数据和索引的 Series,默认丢弃含有缺失值的行 DataFrame 可以通过参数更详细的删除行数据 使用语法: 参数解释: 二、实操 0.构建测试数据 ...

Sat Jan 01 19:27:00 CST 2022 0 4285
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
 
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