테이블에 널 (null) 값 경우 관련 엑셀, 열을 읽을 팬더를 사용한 후, 어떻게 청소하는
온라인 관련 정보에 접근 한 후이 방법있다
pandas.dropna (축선 = 1, 어떻게 = '모든')
축 = 0을 쓰지 파라미터 경우 기본 축 = 0 인 선을 말한다
축은 열을 의미한다. 1 =
= '이 하나라도'NULL 값을 포함하는 긴 열을 참조하는 방법, 컬럼 삭제
= '는 모두'전체로서 NULL 값의 단지 대표적인 방법은, 열이 삭제되었습니다
python3.7의 버전이 있습니다
변수를 가지고있는 반환 값 pandas.dropna 요구를받을
하거나 오류가없이 프로그램을 실행하지만 때 데이터 변경이 발생하지 않습니다
팬더 라이브러리 작업에 대한 일부 쓰기는 스프레드 시트 엑셀
#encoding=gb18030
import numpy
import pandas as pd
data_filename = "data/data21695/数据.xlsx"
df = pd.read_excel(data_filename)
x = df.dropna(axis=1,how='any')
g=df["编号"]
y = len(g)
i=0
print(y)
del x["无机盐"]
x["无敌"]=x["身高"]
for i in range(y):
x.iloc[i,0]=i
x.to_excel('new.xlsx')
pandas.read_excel 읽기 엑셀 스프레드 시트
델는 [ '무기 염'] 무기 염에서 발생한 열을 삭제
X [ '독보적'] = X [ '높이'] 독보적 이름,이 행의 컬럼의 높이로 데이터를 복사는 라이벌이 추가
x.iloc는 [I, 0] 칼럼 0에서 i 번째 행의 데이터를 획득
x.to_excel는 new.xlsx라는 이름의 엑셀 스프레드 시트에 도입
