zoukankan      html  css  js  c++  java
  • pandas删除缺失数据(pd.dropna()方法)

    1.创建带有缺失值的数据库:

     
    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    df = 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.nan
    
    print('
    df1')        # 输出df1,然后换行
    print(df)        
     

    查看数据内容:

    2.通常情况下删除行,使用参数axis = 0,删除列的参数axis = 1,通常不会这么做,那样会删除一个变量。

    print('
    drop row')
    print(df.dropna(axis = 0))

     删除后结果:

     
  • 相关阅读:
    Burp suite
    CTF 压缩包分析
    PHP代码审计
    SQL注入
    常考文件包含漏洞
    PHP黑魔法
    CTF WEB笔记
    MsSQL数据库提权
    ATT&CK实战系列
    Linux访问控制
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zknublx/p/9720321.html
Copyright © 2011-2022 走看看