python--data.dropna 读取csv文件 data=pd.read_csv（“”） 1、删除全为空值的行或列 data=data.dropna(axis=0,how='all') #行 data=data.dropna(axis ...

""" Return object with labels on given axis omitted where alternately any or all of the data are missing Parameters ---------- axis : {0 or 'index ...

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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 ...

Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境 ...

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 ...

参数： axis: default 0指行,1为列 how: {‘any’, ‘all’}, default ‘any’指带缺失值的所有行;'all’指清除全是缺失值 ...

thresh=n，保留至少有 n 个非 NA 数的行 ...