@缺失值處理
df.isnull()#是缺失值返回True，否則范圍False
df.isnull().sum()#返回每列包含的缺失值的個數
df.dropna()#直接刪除含有缺失值的行
df.dropna(axis = 1)#直接刪除含有缺失值的列
df.dropna(how = ‘all’)#只刪除全是缺失值的行
df.dropna(thresh = 4)#保留至少有4個缺失值的行
df.dropna(subset = [‘C’])#刪除含有缺失值的特定的列
dddf = ddf.dropna(subset=[‘jie_num’],axis=0)#刪除含有缺失值的特定的行
datanota = AData[AData[‘marital’].notna()]#刪除某列中含有缺失值的行

總結

以上是生活随笔為你收集整理的df的缺失值处理 df.isnull()和df.dropna()的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。