Pandas의 Dropna 필터링 누락된 데이터
import pandas as pd
import numpy as np
from numpy import nan as NaN1. 시리즈 객체 작업
from numpy import nan as NaN
se1=pd.Series([4,NaN,8,NaN,5])
print(se1)
se1.dropna()결과는 다음과 같습니다.
0 4.0
1 NaN
2 8.0
3 NaN
4 5.0
dtype: float64
0 4.0
1 NaN
2 8.0
3 NaN
4 5.0
dtype: float64se1[se1.notnull()]결과는 다음과 같습니다.
0 4.0
2 8.0
4 5.0
dtype: float642. DataFrame 객체 처리
DataFrame 객체 처리는 NaN이나 일부 NaN을 모두 버려야 할 수도 있으므로 복잡합니다.
df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]])
print(df1)결과는 다음과 같습니다.
0 1 2
0 1.0 2.0 3.0
1 NaN NaN 2.0
2 NaN NaN NaN
3 8.0 8.0 NaNdf1.dropna()결과는 다음과 같다.
0 1 2
0 1.0 2.0 3.0
1 NaN NaN 2.0
2 NaN NaN NaN
3 8.0 8.0 NaNdf1.dropna(how='all')결과는 다음과 같다.
0 1 2
0 1.0 2.0 3.0
1 NaN NaN 2.0
2 NaN NaN NaN
3 8.0 8.0 NaNdf1[3]=NaN
df1결과는 다음과 같다.
0 1 2 3
0 1.0 2.0 3.0 NaN
1 NaN NaN 2.0 NaN
2 NaN NaN NaN NaN
3 8.0 8.0 NaN NaNdf1.dropna(axis=1,how="all")결과는 다음과 같다.
0 1 2
0 1.0 2.0 3.0
1 NaN NaN 2.0
2 NaN NaN NaN
3 8.0 8.0 NaNdf1.dropna(thresh=1)결과는 다음과 같다.
0 1 2 3
0 1.0 2.0 3.0 NaN
1 NaN NaN 2.0 NaN
3 8.0 8.0 NaN NaNdf1.dropna(thresh=3)결과는 다음과 같다.
0 1 2 3
0 1.0 2.0 3.0 NaN전재 대상:https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/9784459.html
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:
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