pandas-事例练习

复制代码
补充:
  DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) 功能:根据各标签的值中是否存在缺失数据对轴标签进行过滤,可通过阈值调节对缺失值的容忍度 参数:axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’},或 tuple/list    how : {‘any’, ‘all’}       any : 如果存在任何NA值,则放弃该标签       all : 如果所以的值NA值,则放弃该标签    thresh : int, 默认值 None       int value :要求每排至少N个非NA值      subset : 类似数组    inplace : boolean, 默认值 False       如果为True,则进行操作并返回None。 返回:被删除的DataFrame
复制代码

首先得导入,导入就省掉了,在上篇博客写了:

 

 

 

 

 

 

posted @   一石数字欠我15w!!!  阅读(237)  评论(0编辑  收藏  举报
编辑推荐:
· 一个奇形怪状的面试题:Bean中的CHM要不要加volatile?
· [.NET]调用本地 Deepseek 模型
· 一个费力不讨好的项目,让我损失了近一半的绩效!
· .NET Core 托管堆内存泄露/CPU异常的常见思路
· PostgreSQL 和 SQL Server 在统计信息维护中的关键差异
阅读排行:
· DeepSeek “源神”启动!「GitHub 热点速览」
· 我与微信审核的“相爱相杀”看个人小程序副业
· 微软正式发布.NET 10 Preview 1:开启下一代开发框架新篇章
· 如何使用 Uni-app 实现视频聊天(源码,支持安卓、iOS)
· C# 集成 DeepSeek 模型实现 AI 私有化(本地部署与 API 调用教程)
点击右上角即可分享
微信分享提示