dropna函数的作用,dropna删除太多数据

dropna函数的作用,dropna删除太多数据

该函数主要用于滤除缺失数据。如果是Series,则返回一个仅含非空数据和索引值的Series,默认丢弃含有缺失值的行。xx.dropna() 对于DataFrame:data.dropna(how =dropna ) )函数的作用是删除导入的数据(DataFrame )中包含NaN的行。如下所示。df=PD.data frame ({ ' name ' : [ ' Alfred '、Batman '、Catwoman']、

Pandas中的df.dropna()函数的作用是删除所有包含空值的行。2)对缺失数据处理之dropna函数dropna()函数：对缺失的数据进行过滤。常用参数解析：axis: 源码注释axis : {0 or 'index', 1 or 'columns'}, default 0 Dete

函数形式：dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)参数：axis:轴。0或'index',表示按行删除；1或'columns',表示按列删除。how:筛选方式。‘any',表示该1.通常情况下，我们选择删除行，使用参数axis=0，这是最常用的方法df=df.dropna(axis=0)2.还有可能

?＾? dropna()函数的作用是去除读入的数据中(DataFrame)含有NaN的行。如下：>>>df=pd.DataFrame({"name":['Alfred','Batman','Catwoman'],"toy":[np.nan,'Batmobile1.dropna()方法，用于找到DataFrame类型数据的空值(缺失值),将空值所在的行/列删除后，将新的DataFrame作为返回值返回。A正确。2.dropna()函数的参数：dropna([axis=0][,how='any'][,