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DataFrame.dropna()方法的作用:是删除含用空值或缺失值得行或列,语法为:dropna(axis=0,how=‘any’,thresh=None,subset=None,inplace=False)

1. axis:确定过滤的行或列,取值可以为
(1) 0或index:删除包含缺失值的行,默认为0。
(2) 1或columns:删除包含缺失值的列。
2. how:确定过滤的标准,取值可以为:
(1)any:默认值,如果存在NaN值,就删除该行或该列。//有一个就删除行或列
(2)all:如果所有值都是NaN值,就删除该行或该列。 //全部都是才删除行或列

3. thresh:表示有效数据量的最小要求,比如thresh=3,要求该行或该列至少有三个不是NaN值时将其保留。

4. subset:表示在特定的字集中寻找NaN值

5. inplace:表示是否在原数据上操作,如果设为True,则表示直接修改原数据;如果设为False,则表示修改原数据的副本,返回新数据。

接下来,通过一个例子来演示具体dropna()的使用方法,代码如下:

在这里插入图片描述

#没有调用参数的效果
#np.nan调用NaN值,不能加引号,要不然为字符串了;None也不能加引号

axis参数的用法:
在这里插入图片描述

how参数的用法:
在这里插入图片描述

thresh参数的用法:
在这里插入图片描述

subset参数的用法:
在这里插入图片描述
inplace参数的用法:
在这里插入图片描述
#inplace=True,直接在原数据修改,数据后面再调用df_obj,显示的是修改后的数据了,不是以前那个原数据,相当于永久修改

在这里插入图片描述
#inplace=False,创建原数据的副本进行修改,后面再调用df_obj会出现和之前初始df_obj一样的效果,相当于临时修改。


总结
我希望本文为您揭开dropna()方法的神秘面纱,您将能够在您的代码中正确地使用它


作者:KJ.JK
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