大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。
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
空字符不被认为是一个空值,None会被认为是一个空值
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
删除含有缺失值的行
删除含有缺失值的列
删除所有元素均为缺失值的行
保留至少含有两个非缺失值的行
定义在哪些列中寻找缺失值
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/234431.html原文链接:https://javaforall.cn