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1. pd.Series.dropna
Series.dropna(axis=0, inplace=False, how=None)
Beschreibung
Geben Sie eine neue Serie zurück, bei der fehlende Werte entfernt wurden
Parameter
Achse: {0 oder 'Index'}, Standard 0
Nur eine Achse kann Werte daraus löschen
inplace: bool, default False
Wenn es True
ist, gibt die direkte Änderung None zurück. Wenn es False ist, wird die geänderte Serie zurückgegeben
wie: str, optional
nicht verwendet
Rückkehr
Wenn inplace = True, dann None
Offizieller Fall
Nullzeichen werden nicht als Nullwert betrachtet. Keines wird als Nullwert betrachtet
2 .pd.DataFrame.dropna
DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
Beschreibung
Fehlende Werte entfernen
Parameter
Achse: {0 oder 'Index', 1 oder 'Spalten'}, Standard 0 Legt fest,
ob Zeilen oder Spalten mit fehlenden Werten gelöscht werden sollen.
0 oder 'Index': Löscht Zeilen mit fehlenden Werten.
1 oder 'Spalten': Löschen Sie Spalten mit fehlenden Werten.
wie: {'any', 'all'},
default'any ' Wenn mindestens eine NA oder alle NAs vorhanden sind, legen Sie fest, ob Zeilen oder Spalten aus dem DataFrame gelöscht werden sollen.
'any': Wenn ein NA-Wert vorhanden ist, löschen Sie die Zeile oder Spalte.
'all': Wenn alle Werte NA sind, löschen Sie die Zeile oder Spalte.
Schwellenwert: int, optional
Die Anzahl der nicht fehlenden Werte
Teilmenge: Array-ähnlich, optional
Die Beschriftungen, die entlang der anderen Achsen berücksichtigt werden sollen, z. B.
wenn Zeilen gelöscht werden sollen, sind eine Liste der einzuschließenden Spalten
inplace: bool, default False
Wenn es True
ist, gibt die direkte Änderung None zurück. Wenn es False ist, wird der geänderte DataFrame zurückgegeben
Rückkehr
Wenn inplace = True, dann None
Offizieller Fall
Zeilen
mit fehlenden Werten
löschen Spalten mit fehlenden Werten löschen Zeilen löschen, in denen alle Elemente fehlen Werte Zeilen mit
mindestens zwei nicht fehlenden Werten beibehalten Definieren Sie, in welchen Spalten nach fehlenden Werten
gesucht werden soll
