python中dropna的使用方法是什么-創(chuàng)新互聯(lián)

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pandas的設(shè)計目標之一就是使得處理缺失數(shù)據(jù)的任務(wù)更加輕松些。pandas使用NaN作為缺失數(shù)據(jù)的標記。

使用dropna使得濾除缺失數(shù)據(jù)更加得心應(yīng)手。

dropna常用參數(shù)：

# DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

主要的2個參數(shù)：

#axis=0：刪除包含缺失值（NaN）的行

#axis=1：刪除包含缺失值（NaN）的列

# how=‘a(chǎn)ny’：要有缺失值（NaN）出現(xiàn)刪除

# how=‘a(chǎn)ll’：所有的值都缺失（NaN）才刪除

這兩個要配合使用才好。

該函數(shù)主要用于濾除缺失數(shù)據(jù)。如果是Series，則返回一個僅含非空數(shù)據(jù)和索引值的Series，默認丟棄含有缺失值的行。

xx.dropna()

對于DataFrame:

data.dropna(how = 'all')    # 傳入這個參數(shù)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
data.dropna(axis=0,subset = ["Age", "Sex"])   # 丟棄‘Age’和‘Sex’這兩列中有缺失值的行

感謝各位的閱讀！看完上述內(nèi)容，你們對python中dropna的使用方法是什么大概了解了嗎？希望文章內(nèi)容對大家有所幫助。如果想了解更多相關(guān)文章內(nèi)容，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司行業(yè)資訊頻道。

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