pandas drop参数_pandas concat函数

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

pandas中dropna（）参数详解

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

1.axis参数确定是否删除包含缺失值的行或列

axis=0或axis=’index’删除含有缺失值的行，

axis=1或axis=’columns’删除含有缺失值的列，

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({ 
   "name": ['Alfred', 'Batman', 'Catwoman'],
                   "toy": [np.nan, 'Batmobile', 'Bullwhip'],
                   "born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1940-04-25"),
                            pd.NaT]})

df

df.dropna()

#默认是axis=0

df.dropna(axis=1)
#输出

2.how参数当我们至少有一个NA时，确定是否从DataFrame中删除行或列

how=’all’或者how=‘any’。

how=’all’时表示删除全是缺失值的行（列）

how=’any’时表示删除只要含有缺失值的行（列）

df.dropna(how='all')

3.thresh=n表示保留至少含有n个非na数值的行

df.dropna(thresh=2)

4.subset定义要在哪些列中查找缺失值

df.dropna(subset=['name', 'born'])

#删除在'name' 'born'列含有缺失值的行

5.inplace表示直接在原DataFrame修改

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。

发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/192136.html原文链接：https://javaforall.cn