如何访问pandas中丢弃的值？

在pandas中，可以使用dropna()函数来丢弃DataFrame或Series中的缺失值。dropna()函数的语法如下：

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

其中，参数说明如下：

• axis：指定丢弃行还是列，默认为0，表示丢弃行；为1时表示丢弃列。
• how：指定丢弃的条件，默认为'any'，表示只要存在缺失值就丢弃；'all'表示只有全部为缺失值时才丢弃。
• thresh：指定每行或每列至少要有多少个非缺失值才保留。
• subset：指定要考虑的列，默认为None，表示考虑所有列。
• inplace：是否在原地修改数据，默认为False，表示返回一个新的DataFrame或Series。

举个例子，假设有一个DataFrame df，我们想要丢弃其中的缺失值，可以使用以下代码：

df.dropna()

如果想要丢弃列中的缺失值，可以指定axis参数为1，如下所示：

df.dropna(axis=1)

如果想要保留至少有两个非缺失值的行，可以使用thresh参数，如下所示：

df.dropna(thresh=2)

以上是关于如何访问pandas中丢弃的值的方法。对于更详细的pandas相关知识，可以参考腾讯云的产品介绍链接：腾讯云-云数据库TDSQL。