Pandas||過濾缺失數(shù)據(jù)||pd.dropna()函數(shù)的用法說明
看代碼吧~
DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) Remove missing values.
pd.dropna()函數(shù)(官方文檔)用于過濾數(shù)據(jù)中的缺失數(shù)據(jù).
缺失數(shù)據(jù)在pandas中用NaN標(biāo)記.
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index = list('abcde'), columns = ['one', 'two', 'three']) # 隨機(jī)產(chǎn)生5行3列的數(shù)據(jù)
df.ix[1, :-1] = np.nan # 將指定數(shù)據(jù)定義為缺失
df.ix[1:-1, 2] = np.nan
print(df)
df.dropna() #刪除所有帶缺失數(shù)據(jù)的行
| parameters | 詳解 |
|---|---|
| axis | default 0指行,1為列 |
| how | {‘a(chǎn)ny', ‘a(chǎn)ll'}, default ‘a(chǎn)ny'指帶缺失值的所有行;'all'指清除全是缺失值的行 |
| thresh | int,保留含有int個(gè)非空值的行 |
| subset | 對(duì)特定的列進(jìn)行缺失值刪除處理 |
| inplace | 這個(gè)很常見,True表示就地更改 |
補(bǔ)充：Python-pandas的dropna()方法-丟棄含空值的行、列
0.摘要
dropna()方法，能夠找到DataFrame類型數(shù)據(jù)的空值（缺失值），將空值所在的行/列刪除后，將新的DataFrame作為返回值返回。
1.函數(shù)詳解
函數(shù)形式：dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
參數(shù)：
axis：軸。0或'index'，表示按行刪除；1或'columns'，表示按列刪除。
how：篩選方式。‘a(chǎn)ny'，表示該行/列只要有一個(gè)以上的空值，就刪除該行/列；‘a(chǎn)ll'，表示該行/列全部都為空值，就刪除該行/列。
thresh：非空元素最低數(shù)量。int型，默認(rèn)為None。如果該行/列中，非空元素?cái)?shù)量小于這個(gè)值，就刪除該行/列。
subset：子集。列表，元素為行或者列的索引。如果axis=0或者‘index'，subset中元素為列的索引；如果axis=1或者‘column'，subset中元素為行的索引。由subset限制的子區(qū)域，是判斷是否刪除該行/列的條件判斷區(qū)域。
inplace：是否原地替換。布爾值，默認(rèn)為False。如果為True，則在原DataFrame上進(jìn)行操作，返回值為None。
2.示例
創(chuàng)建DataFrame數(shù)據(jù)：
import numpy as np
import pandas as pd
a = np.ones((11,10))
for i in range(len(a)):
a[i,:i] = np.nan
d = pd.DataFrame(data=a)
print(d)
按行刪除：存在空值，即刪除該行
# 按行刪除：存在空值，即刪除該行 print(d.dropna(axis=0, how='any'))
按行刪除：所有數(shù)據(jù)都為空值，即刪除該行
# 按行刪除：所有數(shù)據(jù)都為空值，即刪除該行 print(d.dropna(axis=0, how='all'))
按列刪除：該列非空元素小于5個(gè)的，即刪除該列
# 按列刪除：該列非空元素小于5個(gè)的，即刪除該列 print(d.dropna(axis='columns', thresh=5))
設(shè)置子集：刪除第0、5、6、7列都為空的行
# 設(shè)置子集：刪除第0、5、6、7列都為空的行 print(d.dropna(axis='index', how='all', subset=[0,5,6,7]))
設(shè)置子集：刪除第5、6、7行存在空值的列
# 設(shè)置子集：刪除第5、6、7行存在空值的列 print(d.dropna(axis=1, how='any', subset=[5,6,7]))
原地修改
# 原地修改
print(d.dropna(axis=0, how='any', inplace=True))
print("==============================")
print(d)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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