約定：
import pandas as pd
import numpy as np
from numpy import nan as nan
使用dropna使得濾除缺失資料更加得心應手。
se1=pd.series([4
,nan,
8,nan,5]
)print
(se1)
se1.dropna(
)
0 4.0
1 nan
2 8.0
3 nan
4 5.0
dtype: float64
0 4.0
2 8.0
4 5.0
dtype: float64
se1[se1.notnull(
)]
0 4.0
2 8.0
4 5.0
dtype: float64
df1=pd.dataframe([[
1,2,
3],[nan,nan,2]
,[nan,nan,nan],[
8,8,nan]])
df1
201.02.0
3.01
nannan
2.02
nannan
nan3
8.08.0
nan
df1.dropna(
)
201.02.0
3.0
df1.dropna(how=
'all'
)
201.02.0
3.01
nannan
2.03
8.08.0
nan
df1[3]
=nan
df1
2301.0
2.03.0
nan1
nannan
2.0nan
2nan
nannan
nan3
8.08.0
nannan
df1.dropna(axis=
1,how=
"all"
)
201.02.0
3.01
nannan
2.02
nannan
nan3
8.08.0
nan
df1.dropna(thresh=
1)
2301.0
2.03.0
nan1
nannan
2.0nan
38.0
8.0nan
nan
df1.dropna(thresh=
3)
2301.0
2.03.0
nan
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共勉！
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