dropna

该函数主要用于滤除缺失数据。

如果是Series,则返回一个仅含非空数据和索引值的Series，默认丢弃含有缺失值的行。

xx.dropna()

对于DataFrame:

data.dropna(how = 'all') # 传入这个参数后将只丢弃全为缺失值的那些行
data.dropna(axis = 1) # 丢弃有缺失值的列（一般不会这么做，这样会删掉一个特征）
data.dropna(axis=1,how="all") # 丢弃全为缺失值的那些列
data.dropna(axis=0,subset = ["Age", "Sex"]) # 丢弃‘Age’和‘Sex’这两列中有缺失值的行

 

if len(train[col].dropna()) <= (0.7 * len(train)):#如果这一列中为null的数量大于70%，那么把这一列drop掉
   train.drop(columns=[col], inplace=True). #inplace=True表示改变表的数据