pandas’_pandas 删除列

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文章目录

• 1. pd.Series.dropna
  • 官方案例
• 2 .pd.DataFrame.dropna
  • 官方案例

1. pd.Series.dropna

Series.dropna(axis=0, inplace=False, how=None)

描述

返回删除了缺失值的新Series

参数

axis : {0 or ‘index’}, default 0 只有一个轴可以从中删除值

inplace : bool, default False 如果为True，则就地修改返回None 如果为False，则返回修改后的Series

how : str, optional 不使用

返回

如果inplace = True，则为None

官方案例

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空字符不被认为是一个空值，None会被认为是一个空值

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2 .pd.DataFrame.dropna

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

描述

删除缺失值

参数

axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 确定是否删除包含缺失值的行或列。 0或‘index’：删除包含缺失值的行。 1或‘columns’：删除包含缺失值的列。

how : {‘any’, ‘all’}, default ‘any’ 当我们有至少一个NA或全部NA时，确定是否从DataFrame中删除行或列。 ‘any’：如果存在任何NA值，则删除该行或列。 ‘all’：如果所有值均为NA，则删除该行或列。

thresh : int, optional 非缺失值的个数

subset : array-like, optional 沿其他轴考虑的标签，例如 如果要删除行，这些将是要包括列的列表

inplace : bool, default False 如果为True，则就地修改返回None 如果为False，则返回修改后的DataFrame

返回

如果inplace=True，则为None

官方案例

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删除含有缺失值的行

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删除含有缺失值的列

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删除所有元素均为缺失值的行

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保留至少含有两个非缺失值的行

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定义在哪些列中寻找缺失值

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发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/192212.html原文链接：https://javaforall.cn