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pandas’_pandas 删除列

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pandas’_pandas 删除列文章目录1.pd.Series.dropna官方案例2.pd.DataFrame.dropna官方案例1.pd.Series.dropnaSeries.dropna(axis=0,inplace=False,how=None)描述返回删除了缺失值的新Series参数axis:{0or‘index’},default0只有一个轴可以从中删除值inplace:bool,defaultFalse如果为True，则就地修改返回None如果为False，则

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文章目录

1. pd.Series.dropna

Series.dropna(axis=0, inplace=False, how=None)

描述

返回删除了缺失值的新Series

参数

axis : {0 or ‘index’}, default 0
只有一个轴可以从中删除值

inplace : bool, default False
如果为True，则就地修改返回None
如果为False，则返回修改后的Series

how : str, optional
不使用

返回

如果inplace = True，则为None

官方案例

在这里插入图片描述
空字符不被认为是一个空值，None会被认为是一个空值
在这里插入图片描述

2 .pd.DataFrame.dropna

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

描述

删除缺失值

参数

axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0
确定是否删除包含缺失值的行或列。
0或‘index’：删除包含缺失值的行。
1或‘columns’：删除包含缺失值的列。

how : {‘any’, ‘all’}, default ‘any’
当我们有至少一个NA或全部NA时，确定是否从DataFrame中删除行或列。
‘any’：如果存在任何NA值，则删除该行或列。
‘all’：如果所有值均为NA，则删除该行或列。

thresh : int, optional
非缺失值的个数

subset : array-like, optional
沿其他轴考虑的标签，例如
如果要删除行，这些将是要包括列的列表

inplace : bool, default False
如果为True，则就地修改返回None
如果为False，则返回修改后的DataFrame

返回

如果inplace=True，则为None

官方案例

在这里插入图片描述
删除含有缺失值的行
在这里插入图片描述
删除含有缺失值的列
在这里插入图片描述
删除所有元素均为缺失值的行
在这里插入图片描述
保留至少含有两个非缺失值的行
在这里插入图片描述
定义在哪些列中寻找缺失值
在这里插入图片描述

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