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)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
似乎没有删除任何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
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
如果我跑
df1.dropna(thresh=2,axis=1)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
为什么它给出以下?
0 2
0 0 NaN
1 3 NaN
2 6 8.0
3 9 11.0
4 12 14.0
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我只是不明白thresh在这做什么.如果列具有多个nan值,是否应删除该列?
DYZ*_*DYZ 11
thresh=N要求列至少具有N非NaN才能生存.在第一个例子中,两列都至少有一个非NaN,因此两者都存活下来.在第二个示例中,只有最后一列至少有两个非NaN,因此它仍然存在,但前一列被删除.
尝试设置thresh为4以更好地了解正在发生的事情.
| 归档时间: |
|
| 查看次数: |
2769 次 |
| 最近记录: |