python中dropna,python中drop用法

python中dropna,python中drop用法

pandas的dropna方法_python中dropna函数本文概述如果你的数据集包含空值，则可以使用dropna()函数分析并删除数据集中的行/列。句法DataFrameName.dropna(axis=0,默认情况下，dropna删除任何值为空(axis=0)的行(how='any')。您可以根据需要修改这些参数。注：这在功能上与df = df[df != '-'].dropna()相同不过，从表面上看，mask的意图似乎

＞▂＜ 使用dropna使得滤除缺失数据更加得心应手。dropna常用参数：# DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) 主要的2个参数pythondropna()用法python dropna()用法** DataFrme.dropna(axis=0,how=’any’thresh=None,subset=None,inplace=False) 参数：axis: 默认axis=0。0为按行删除，1为按列删

1.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([apython dropna()用法** DataFrme.dropna(axis=0,how=’any’thresh=None,subset=None,inplace=False) 参数：axis: 默认axis=0。0为按行删除，1为按列删除how:

1.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'][,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ax

∪＾∪ 使用dropna使得滤除缺失数据更加得心应手。强> dropna常用参数：#,DataFrame.dropna(轴=0,,如何=& # 39;任何# 39;,,打=没有，=None,子集，原地=false) 主要的2dropna ) )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']、