本文整理汇总了Python中pandas.io.data.DataReader.dropna方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python DataReader.dropna方法的具体用法？Python DataReader.dropna怎么用？Python DataReader.dropna使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类pandas.io.data.DataReader的用法示例。
在下文中一共展示了DataReader.dropna方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: raw_input
# 需要导入模块: from pandas.io.data import DataReader [as 别名]
# 或者: from pandas.io.data.DataReader import dropna [as 别名]
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np
name = raw_input("Enter company name\n")
mydata = DataReader(name,'yahoo',datetime(2008,1,1),datetime(2016,4,10)) #Which data to pull
#print (mydata.shape) #rows,col
mydata = mydata.dropna(axis = 0) #drop rows with missing values
kmeans_model = KMeans(n_clusters = 5, random_state = 1)
good_columns = mydata._get_numeric_data() #get only numeric columns
kmeans_model.fit(good_columns)
labels = kmeans_model.labels_
pca_2 = PCA(2) #create PCA Model
plot_columns = pca_2.fit_transform(good_columns)
plt.scatter(x = plot_columns[:,0],y = plot_columns[:,1],c = labels)
#plt.show()