python中的dropna函数,python中dropna是什么意思

　　pandas的设计目标之一是使处理丢失数据的任务变得更容易。Pandas使用NaN作为缺失数据的标记。

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　　使用dropna可以更容易地过滤掉缺失的数据。

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　　dropna常用参数：

　　# data frame.dropna (axis=0，how= any ，thresh=none，subset=none，inplace=false)主要2个参数：

　　#axis=0:删除包含缺失值(NaN)的行

　　#axis=1:删除包含缺失值(NaN)的列

　　# how= any :应该删除缺少的值(NaN)。

　　# how= all :删除前所有值都丢失(NaN)。

　　这两个要一起用。

　　该功能主要用于过滤掉缺失的数据。如果是Series，则返回只包含非空数据和索引值的序列，缺省情况下会丢弃缺少值的行。

　　数据帧：的Xx.dropna()

　　Data.dropna(how=all)#传入该参数后，只有那些所有值都缺失的行将被丢弃。

　　Data.dropna(axis=1)#丢弃缺少值的列(通常不这样做，这将删除一个要素)

　　Data.dropna(axis=1，how=all)#放弃所有缺少值的列。

　　Data.dropna (axis=0，subset=[age ， sex]) #放弃在 age 和 sex 列中缺少值的行

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