df.dropna

Python Pandas中删除数据的实用技巧在进行数据处理时，Pandas提供了多种删除数据的方法。首先，通过`df.info()`函数快速了解数据的基本情况。1. 索引删除这部分内容已经在《索引的增、删、改、查》中详细讲解过。2. 删除缺失值df.dropna()：用于处理缺失值。有如下参数： 删除一行中所有数据为空的...

遇到问题时，尝试使用链式操作：df["ymd"].str.startswith("2018-03") 会触发警告，改用 df.loc[condition,"新增列名"]=表达式 或复制子集处理：df_month = df[condition].copy() df_month["新增列名"]=表达式4. 字符串处理与转换 df["列名"].str 函数灵活操作：提取、替换、格式转换，如 d...

merged_df=merged_df.add_suffix('_sheet')```五：删除空白行和列 在合并多个sheet的过程中，有些sheet可能存在空白行或列。为了保持表格的整洁性，可以使用Pandas库的`dropna`函数删除空白行和列。以下是删除空白行和列的示例代码：```merged_df=merged_df.dropna(how='all').dropna(axis=1,how...

使用np.nan时表示标量,效率会高很多。 对于缺失值,pandas提供了几个有用的API方法,分别是:isnull(),notnull(),dropna(),fillna()。其中,对于dataframe,dropna()方法默认会将包含NaN的整行都drop掉,如果想按照整列drop,增加axis=1参数。 pandas的MultiIndex提供了多级索引的功能,用元组表示是多级索引的基础。 下...

2、知识点2删除多列空值的行：删除dropna（）df.dropna(axis=0,?how='any',?thresh=None,?subset=None,?inplace=False)参数说明：axis：默认为?0，表示逢空值剔除整行，如果设置参数?axis＝1?表示逢空值去掉整列。how：默认为? 'any' ?如果一行（或一列）里任何一个数据有出现 NA 就去掉整行...

1. DataFrame.copy(): 制作不改变原始DataFrame的副本。2. Groupby().count与Groupby().size: 分组计数统计。3. 归一化值计数: 使用value_counts(normalize=True)获取百分比。4. 值计数包含缺失值: 使用pd.value_counts(dropna=False)。5. df.transform()与df.count(): 处理计数问题。6. Markdown...

其中,对于dataframe,dropna()方法默认会将包含NaN的整行都drop掉,如果想按照整列drop,增加axis=1参数。 pandas的MultiIndex提供了多级索引的功能,用元组表示是多级索引的基础。 下面例子,使用元组索引生成Series。筛选2019的索引,非常繁琐。 Pandas 的 MultiIndex 类型提供多种实现方法,下边例子使用元组表示实现。