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創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：pythondropna怎么用
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。
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使用dropna使得濾除缺失數(shù)據(jù)更加得心應(yīng)手。
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dropna常用參數(shù)：
# DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
主要的2個參數(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()
對于DataFrame:
data.dropna(how = 'all') # 傳入這個參數(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（一般不會這么做，這樣會刪掉一個特征） 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
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