讀取csv文件 data=pd.read_csv（‘G:\IOtest_1.csv’） 1、刪除全為空值的行或列 data=data.dropna(axis=0,how='all') #行 data=data.dropna(axis=1,how='all ...

""" 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') # 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 ...

Pandas是基於NumPy 的一種工具，該工具是為了解決數據分析任務而創建的。Pandas 納入了大量庫和一些標准的數據模型，提供了高效地操作大型數據集所需的工具。Pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數據的函數和方法。你很快就會發現，它是使Python成為強大而高效的數據分析環境 ...

一、介紹 pd.dropna() 函數主要用於刪除缺失數據。 Series 返回一個僅包含非空數據和索引的 Series，默認丟棄含有缺失值的行 DataFrame 可以通過參數更詳細的刪除行數據 使用語法： 參數解釋： 二、實操 0.構建測試數據 ...

參數： axis: default 0指行,1為列 how: {‘any’, ‘all’}, default ‘any’指帶缺失值的所有行;'all’指清除全是缺失值 ...

thresh=n，保留至少有 n 個非 NA 數的行 ...