关于参数thresh的理解(pd.dropna(thresh=n))

关于参数thresh的理解(pd.dropna(thresh=n))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:1importnumpyasnp2from…

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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:

 1 import numpy as np  2 from numpy import nan as NA  3 
 4 import pandas as pd  5 from pandas import Series,DataFrame  6 
 7 df = pd.DataFrame (np.random .randn(8,7))  8 
 9 df.iloc[0,:] = NA 10 df.iloc[1,:6] = NA 11 df.iloc[2,:5] = NA 12 df.iloc[3,:4] = NA 13 df.iloc[4,:3] = NA 14 df.iloc[5,:2] = NA 15 df.iloc[6,0] = NA

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 输出显示:(最左边一列是索引)

关于参数thresh的理解(pd.dropna(thresh=n))

 


 

2.验证:

(1)n=1,即剔除NA值,这些行剩余的数值数量大于等于1

df.dropna(thresh=1)

输出显示:索引号为[0]的第1行被剔除

关于参数thresh的理解(pd.dropna(thresh=n))

 

 

(2)n=3,即剔除NA值,这些行剩余的数值数量大于等于3

df.dropna(thresh=3)

输出显示:索引号为[0]至[2]的前3行被剔除

关于参数thresh的理解(pd.dropna(thresh=n))

 

 

(3)n=6,即剔除NA值,这些行剩余的数值数量大于等于6

df.dropna(thresh=6)

输出显示:索引号为[0]至[5]的前6行被剔除

关于参数thresh的理解(pd.dropna(thresh=n))

 

 

 

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zeng-ymzkx/p/11468912.html

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