Python cudf.DataFrame.dropna用法及代碼示例

用法: DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

從列中刪除包含空值的行(或列)。

參數：

axis：{0, 1}，可選: 是否刪除包含空值的行(axis=0，默認)或列(axis=1)。
how：{“any”, “all”}，可選: 指定如何決定是否刪除行(或列)。 any(默認)刪除包含至少一個空值的行(或列)。 all 僅刪除包含 all 空值的行(或列)。
thresh: int, optional：: 如果指定，則刪除包含小於 thresh 非空值的每一行(或列)
subset：列表，可選: 刪除行時要考慮的列列表(默認情況下考慮所有列)。或者，在刪除列時，子集是要考慮的行列表。
inplace：布爾值，默認為 False: 如果為 True，則在原地執行操作並返回 None。

刪除包含空值的行/列的 DataFrame 副本。

例子：

>>> import cudf
>>> df = cudf.DataFrame({"name": ['Alfred', 'Batman', 'Catwoman'],
...                    "toy": ['Batmobile', None, 'Bullwhip'],
...                    "born": [np.datetime64("1940-04-25"),
...                             np.datetime64("NaT"),
...                             np.datetime64("NaT")]})
>>> df
       name        toy                 born
0    Alfred  Batmobile  1940-04-25 00:00:00
1    Batman       <NA>                 <NA>
2  Catwoman   Bullwhip                 <NA>

刪除至少一個元素為空的行。

>>> df.dropna()
     name        toy       born
0  Alfred  Batmobile 1940-04-25

刪除至少一個元素為空的列。

>>> df.dropna(axis='columns')
       name
0    Alfred
1    Batman
2  Catwoman

刪除所有元素為空的行。

>>> df.dropna(how='all')
       name        toy                 born
0    Alfred  Batmobile  1940-04-25 00:00:00
1    Batman       <NA>                 <NA>
2  Catwoman   Bullwhip                 <NA>

僅保留具有至少 2 個非空值的行。

>>> df.dropna(thresh=2)
       name        toy                 born
0    Alfred  Batmobile  1940-04-25 00:00:00
2  Catwoman   Bullwhip                 <NA>

定義在哪些列中查找空值。

>>> df.dropna(subset=['name', 'born'])
     name        toy       born
0  Alfred  Batmobile 1940-04-25

將具有有效條目的 DataFrame 保留在同一變量中。

>>> df.dropna(inplace=True)
>>> df
     name        toy       born
0  Alfred  Batmobile 1940-04-25

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自rapids.ai大神的英文原創作品 cudf.DataFrame.dropna。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

例子：