Python dask.dataframe.DataFrame.dropna用法及代碼示例

用法: DataFrame.dropna(how='any', subset=None, thresh=None)

刪除缺失值。

此文檔字符串是從 pandas.core.frame.DataFrame.dropna 複製而來的。

可能存在與 Dask 版本的一些不一致之處。

有關哪些值被視為缺失以及如何處理缺失數據的更多信息，請參閱用戶指南。

參數：

axis：{0 或 ‘index’，1 或 ‘columns’}，默認 0(Dask 中不支持)

確定是否刪除了包含缺失值的行或列。

0 或‘index’：刪除包含缺失值的行。
1 或‘columns’：刪除包含缺失值的列。

how：{‘any’, ‘all’}，默認 ‘any’

當我們至少有一個 NA 或全部 NA 時，確定是否從 DataFrame 中刪除行或列。

‘any’：如果存在任何 NA 值，請刪除該行或列。
‘all’：如果所有值都是 NA，則刪除該行或列。

thresh：整數，可選

需要許多非 NA 值。

subset：列標簽或標簽序列，可選

沿其他軸考慮的標簽，例如如果您要刪除行，這些將是要包含的列列表。

inplace：bool，默認 False(在 Dask 中不支持)

如果為 True，則在原地執行操作並返回 None。

DataFrame 或無: 帶有 NA 條目的 DataFrame 從其中刪除或 None 如果 inplace=True 。

例子：

>>> df = pd.DataFrame({"name": ['Alfred', 'Batman', 'Catwoman'],  
...                    "toy": [np.nan, 'Batmobile', 'Bullwhip'],
...                    "born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1940-04-25"),
...                             pd.NaT]})
>>> df  
       name        toy       born
0    Alfred        NaN        NaT
1    Batman  Batmobile 1940-04-25
2  Catwoman   Bullwhip        NaT

刪除至少缺少一個元素的行。

>>> df.dropna()  
     name        toy       born
1  Batman  Batmobile 1940-04-25

刪除至少缺少一個元素的列。

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

刪除缺少所有元素的行。

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

隻保留至少有 2 個非 NA 值的行。

>>> df.dropna(thresh=2)  
       name        toy       born
1    Batman  Batmobile 1940-04-25
2  Catwoman   Bullwhip        NaT

定義在哪些列中查找缺失值。

>>> df.dropna(subset=['name', 'toy'])  
       name        toy       born
1    Batman  Batmobile 1940-04-25
2  Catwoman   Bullwhip        NaT

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
1  Batman  Batmobile 1940-04-25

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自dask.org大神的英文原創作品 dask.dataframe.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：