subset參數指定列，inplace參數為True，聲明修改原dataframe ...

原理：把符合條件的數據賦值給中間變量，把中間變量的index作為刪除條件 原數據 刪除所有 和<100 的數據 df.drop(5) 刪除第五行 ...

定位要刪除的行 需求：刪除指定列中NaN所在行。 如下圖，’open‘ 列中有一行為NaN，定位到它，然后刪除。 定位： 刪除行 ...

1. 刪除指定行 new_df = df.drop(index='行索引') new_df = df.drop('行索引', axis='index') new_df = df.drop('行索引', axis=0) 2. 刪除指定的多行 new_df ...

1.找出含有空值的行 方法：DataFrame[DataFrame.isnull().T.any()] 其中，isnull()能夠判斷數據中元素是否為空值；T為轉置；any()判斷該行是否有空值。 import pandas as pdimport numpy as np n ...

inplace=True：不創建新的對象，直接對原始對象進行修改； inplace=False：對數據進行修改，創建並返回新的對象承載其修改結果。 刪除工作日餐補為0的記錄 ...

判斷某列是否有NaN 判斷某列是否全部為NaN ...

首先定義一個數據表： a = pd.DataFrame({'name':['Tom','Amy','John','George'], 'sex':['male','female',np.nan,'ma ...