pandas缺失值與空值處理的實現(xiàn)方法-創(chuàng)新互聯(lián)

1.相關(guān)函數(shù)

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• df.dropna()
• df.fillna()
• df.isnull()
• df.isna()

2.相關(guān)概念

空值：在pandas中的空值是""

缺失值：在dataframe中為nan或者naT（缺失時間），在series中為none或者nan即可

3.函數(shù)具體解釋

DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

函數(shù)作用：刪除含有空值的行或列

axis:維度，axis=0表示index行,axis=1表示columns列，默認為0

how:"all"表示這一行或列中的元素全部缺失（為nan）才刪除這一行或列，"any"表示這一行或列中只要有元素缺失，就刪除這一行或列

thresh:一行或一列中至少出現(xiàn)了thresh個才刪除。

subset：在某些列的子集中選擇出現(xiàn)了缺失值的列刪除，不在子集中的含有缺失值得列或行不會刪除（有axis決定是行還是列）

inplace：刷選過缺失值得新數(shù)據(jù)是存為副本還是直接在原數(shù)據(jù)上進行修改。

例子：

df = pd.DataFrame({"name": ['Alfred', 'Batman', 'Catwoman'],
        "toy": [np.nan, 'Batmobile', 'Bullwhip'],
         "born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1940-04-25"),pd.NaT]})
 
print df

新聞標(biāo)題：pandas缺失值與空值處理的實現(xiàn)方法-創(chuàng)新互聯(lián)
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