pandas 부족 한 데이터 삭제(pd.dropna()방법)
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3), index = list('abcde'), columns = ['one', 'two', 'three']) # 5 3
df.ix[1, :-1] = np.nan #
df.ix[1:-1, 2] = np.nan
print('
df1') # df1,
print(df)
데이터 내용 보기:2.일반적인 상황 에서 줄 을 삭제 하고 매개 변수 axis=0 을 사용 하 며 열의 매개 변수 axis=1 을 삭제 합 니 다.보통 이렇게 하지 않 습 니 다.그러면 변 수 를 삭제 합 니 다.
print('
drop row')
print(df.dropna(axis = 0))
삭제 후 결과:이상 이 바로 본 고의 모든 내용 입 니 다.여러분 의 학습 에 도움 이 되 고 저 희 를 많이 응원 해 주 셨 으 면 좋 겠 습 니 다.
이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
【Pandas】DatetimeIndex란? no.29안녕하세요, 마유미입니다. Pandas에 대한 기사를 시리즈로 작성하고 있습니다. 이번은 제29회의 기사가 됩니다. 에서 Pandas의 시간에 대한 모듈에 대해 씁니다. 이번 기사에서는, 「DatetimeIndex」...
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
CC BY-SA 2.5, CC BY-SA 3.0 및 CC BY-SA 4.0에 따라 라이센스가 부여됩니다.