【小白从小学Python、C、Java】【Python全国计算机等级考试】【Python数据分析考试必会题】●标题与摘要Python中缺失值删除pd.dropna()函数●选择题以下关于dropna()

处理缺失值的常用方法1.删除2.将NaN值替换为自定义的值3.使用前后的值填充4.众数填充缺失值5.平均数填充缺失值1.删除删除包含NaN的值//Anhighlightedblock#删除包含NaN值得任何行pd.dropna

目录缺失值缺失值的判定pd.isnull（）pd.notnull()缺失值的处理pd.dropna（）pd.drop_duplicates()pd.fillna()异常值异常值处理缺失值缺失值的判定pd.isnull

看代码吧~DataFrame.dropna(axis=0,how='any',thresh=None,subset=None,inplace=False)Removemissingvalues.pd.dropna()函数(官方文档)用于过滤数据中的缺失数据.缺失数据在pandas中用NaN标记.importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.ra

相关参数pd.dropna(axis=0,how=‘any’,thresh=None,subset=None,inplace=False)参数1axis:0为删除行，1为删除列importpandasaspdimportnumpyasnpdf

1.创建带有缺失值的数据库：importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),index=list('abcde'),columns=['one','two','three'])#随机产生5行3列的数据df.ix[1,:-1]=np.nan#将指定数据定义为缺失df.ix[1:-1,2]=np.nanprint(

书上的表达：假设你只想保留包含一定数量的观察值的行，可以使用thresh参数来表示。嗯嗯嗯....有些模棱两可。摸索了一番，终于理解了。格式：df.dropna(thresh=n)简单的理解：这一行除去NA值，剩余数值的数量大于等于n，便显示这一行。1.先创建数组，代码如下：1importnumpyasnp2fromnumpyimportnanasNA34importpandasaspd5from

是一个迭代的过程，实际项目中可能需要不止一次地执行这些清洗操作处理缺失数据：pd.fillna()，pd.dropna()数据连接(pd.merge)pd.merge根据单个或多个键将不同DataFrame

是一个迭代的过程，实际项目中可能需要不止一次地执行这些清洗操作处理缺失数据：pd.fillna()，pd.dropna()数据连接(pd.merge)pd.merge根据单个或多个键将不同DataFrame

处理pandas数据中的NaN值pd.dropna()pd.fillna()pd.isnull()pd.dropna()是直接删除包含NaN的列或者行df.dropna(axis=0,#0:对行进行操作

数据分析&数据挖掘笔记1、数据探索1.1、数据质量分析【数据预处理的前提，主要检查是否存在加粗样式脏数据】1.1.1缺失值分析：pd.isnull(),pd.notnull(),pd.dropna(),

1.创建带有缺失值的数据库：importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),index=list('abcde'),columns=['one','two','three'])#随机产生5行3列的数据df.ix[1,:-1]=np.nan#将指定数据定义为缺失df.ix[1:-1,2]=np.nanprint(

DataFrame.dropna(axis=0,how='any',thresh=None,subset=None,inplace=False)Removemissingvalues.pd.dropna()函数(官方文档)用于过滤数据中的缺失数据.缺失数据在pandas中用NaN标记.importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.random.