pandas drop参数_pandas concat函数

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pandas中dropna（）参数详解

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

1.axis参数确定是否删除包含缺失值的行或列

axis=0或axis=’index’删除含有缺失值的行，

axis=1或axis=’columns’删除含有缺失值的列，

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

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df

	name	toy	born
0	Alfred	NaN	NaT
1	Batman	Batmobile	1940-04-25
2	Catwoman	Bullwhip	NaT

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df.dropna()

#默认是axis=0

	name	toy	born
1	Batman	Batmobile	1940-04-25

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df.dropna(axis=1)
#输出

	name
0	Alfred
1	Batman
2	Catwoman

2.how参数当我们至少有一个NA时，确定是否从DataFrame中删除行或列

how=’all’或者how=‘any’。

how=’all’时表示删除全是缺失值的行（列）

how=’any’时表示删除只要含有缺失值的行（列）

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df.dropna(how='all')

	name	toy	born
0	Alfred	NaN	NaT
1	Batman	Batmobile	1940-04-25
2	Catwoman	Bullwhip	NaT

3.thresh=n表示保留至少含有n个非na数值的行

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df.dropna(thresh=2)

	name	toy	born
1	Batman	Batmobile	1940-04-25
2	Catwoman	Bullwhip	NaT

4.subset定义要在哪些列中查找缺失值

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df.dropna(subset=['name', 'born'])

#删除在'name' 'born'列含有缺失值的行

	name	toy	born
1	Batman	Batmobile	1940-04-25

5.inplace表示直接在原DataFrame修改

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