Pandas处理缺失数据

Posted cn_XuYang

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Pandas处理缺失数据相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

利用pandas.DataFrame.dropna处理含有缺失值的数据

1.使用形式:
DataFrame.dropna(axis=0, how=‘any‘, thresh=None, subset=None, inplace=False)

功能:处理含有缺失值的dataframe,将缺失值的行列过滤

2.参数解释:

参数:axis : 确定过滤行还是列,默认为0,可取值为:{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}

   how : 确定过滤的标准,可选值为{}‘any’, ‘all’}。any : 存在NA就过滤,all:某一行或者某一列全为NA就过滤

   thresh : 确定过滤的敏感程度int,取值为num,表示保留至少有num个非NA值得行、列

   inplace : boolean, 默认值 False。

    inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,返回一个执行删除操作后的新dataframe;

    inplace=True,则会直接在原数据上进行删除操作

3.测试

测试一个过滤过缺失值的dataframe时候还有缺失值:

print(data[data.isnull().any(axis=1)].size)
#输出data中含有NA值得列的数目,输出为0

 

 

      

 

 

以上是关于Pandas处理缺失数据的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

2020-08-05--Pandas-03--缺失值处理

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数据缺失处理(pandas)

Pandas | 17 缺失数据处理

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