原文:pandas.DataFrame.dropna

DataFrame.dropna axis ,how any ,thresh None,subset None,inplace False 功能:根據各標簽的值中是否存在缺失數據對軸標簽進行過濾,可通過閾值調節對缺失值的容忍度 參數:axis: or index , or columns ,或tuple list how: any , all any :如果存在任何NA值,則放棄該標簽 all : ...

2017-11-25 16:55 0 8137 推薦指數:

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pandas過濾缺失數據之dropna()

知識點:dropna() df1 = df.dropna(axis=0,subset = ['b']) (過濾掉b列有缺失的行,注意:若缺失值為空字符串則無法過濾) 詳解: 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

刪除表中的某一行或者某一列更明智的方法是使用drop,它不改變原有的df中的數據,而是返回另一個dataframe來存放刪除后的數據。 (1)清理無效數據 df[df.isnull()] #返回的是個true或false的Series對象(掩碼對象),進而篩選出我們需要的特定 ...

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

data.dropna(how = 'all') # 傳入這個參數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 ...

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

之前已經學過DataFrameDataFrame相加,Series與Series相加,這篇介紹下DataFrame與Series的相加: 首先將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 轉換

想要隨意的在pandas 和spark 的dataframe之間進行轉換,list類型是關鍵,因為想要創建pandasdataframe,方法之一就是使用list類型的data進行創建,而如果要創建spark的dataframe, list也是一種方法。 所以呢,下面的代碼我添加了一些注釋 ...

Fri Oct 29 20:12:00 CST 2021 0 1029
 
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