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df1 = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(5,3))
df1.iloc[:4,1] = np.nan
df1.iloc[:2,2] = np.nan
df1.dropna(thresh=1 ,axis=1)
好像没有删除nan值。
0 1 2
0 0 NaN NaN
1 3 NaN NaN
2 6 NaN 8.0
3 9 NaN 11.0
4 12 13.0 14.0
如果我运行
df1.dropna(thresh=2,axis=1)
为什么会给出以下内容?
0 2
0 0 NaN
1 3 NaN
2 6 8.0
3 9 11.0
4 12 14.0
我只是不明白 thresh 在这里做什么。如果某一列有多个 nan 值,是否应该删除该列?
最佳答案
thresh=N
要求列至少有 N
个非 NaN 才能生存。在第一个示例中,两列都至少有一个非 NaN,因此两者都会存活。在第二个示例中,只有最后一列至少有两个非 NaN,因此它会保留下来,但前一列将被删除。
尝试将 thresh
设置为 4,以便更好地了解正在发生的情况。
关于python - python中pandas中DataFrame的dropna中的thresh,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51584906/
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定义一个dataframe ? 1
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!