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python中dropna的使用方法是什么

發(fā)布時(shí)間：2020-09-03 14:02:57 來(lái)源：億速云 閱讀：707 作者：小新 欄目：編程語(yǔ)言

python中dropna的使用方法是什么？這個(gè)問(wèn)題可能是我們?nèi)粘W(xué)習(xí)或工作經(jīng)常見(jiàn)到的。希望通過(guò)這個(gè)問(wèn)題能讓你收獲頗深。下面是小編給大家?guī)?lái)的參考內(nèi)容，讓我們一起來(lái)看看吧！

pandas的設(shè)計(jì)目標(biāo)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(biāo)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(gè)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(gè)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(gè)僅含非空數(shù)據(jù)和索引值的Series，默認(rèn)丟棄含有缺失值的行。

xx.dropna()

對(duì)于DataFrame:

data.dropna(how = 'all')    # 傳入這個(gè)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(huì)這么做，這樣會(huì)刪掉一個(gè)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(duì)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(duì)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)注億速云行業(yè)資訊頻道。

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