文件名称:
Pandas之Dropna滤除缺失数据的实现方法
开发工具:
文件大小: 38kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-01
详细说明：约定：
import pandas as pd
import numpy as np
from numpy import nan as NaN
滤除缺失数据
pandas的设计目标之一就是使得处理缺失数据的任务更加轻松些。pandas使用NaN作为缺失数据的标记。
使用dropna使得滤除缺失数据更加得心应手。
一、处理Series对象
通过**dropna()**滤除缺失数据：
se1=pd.Series([4,NaN,8,NaN,5])
print(se1)
se1.dropna()
代码结果：
0 4.0
1 NaN
2 8.0
3 NaN
4
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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