更改顺序insert、popdf.insert(0,'a',df.pop('a'))分组排序df['班级Python成绩排名']=df.groupby('班级')['Python成绩'].rank(method='min',ascending=False)离散化df['class']=df.cut(df['data'],q=2,l

今天在使用dropna函时候，感觉有点混乱，不明白为什么为何下面两个代码，how和参数选择all和选择any都是同样的结果。当时想的是对A列进行删除，如果A列全部是Na那么选择All才会生效。 实际原理如下:1：axis=0为按照行删除，axis=1为按照列删除。2：如果不设置subset参数，则默认在所有行/

先创建一个数据框：importpandasaspddf=pd.DataFrame({'a':[1,1,np.nan,np.nan,4],'b':[5,6,np.nan,8,np.nan]})删除特定值存在的行数据框删去特定值所在行：df1=df.drop(df[df['a']==4].index,inplace=True) 删除存在空值的行删除有空值的所有行:df1=df.dr

#缺失值处理"""已知数据中的缺失值均值用'?'来表示，我们的目的是将'?'转换成NaN并去除包含缺失值的数据行replace()和dropna()都是pandas的函数-replace()的作用是将数据中所有的问号（'?'）替换为NumPy库中的NaN（NotaNumber），NaN在数据分析中通常表示缺失值-dropna()的作用是

删除空值：dropna()dropna函数默认删除所有出现空值的行，即只要一行中任意一个字段为空，就会被删除。我们可以设置subset参数，例如dropna(subset=['city'])，来指定当一行中的city字段为空时，才会被删除。 去重：drop_duplicates  默认删除完全重复的行如果要删除指定列重复的

今日学习了spark的数据清洗ui#数据去重df.dropDuplicates().show()#带参数去重df.dropDuplicates(['age','job']).show()#去除空值df.dropna().show()#最少满足三个有效列df.dropna(thresh=3).show()#满足name和age有效df.dropna(thresh=2,subset=['name','age']).show()

dropnaimportpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame({"name":['Alfred','Batman','Catwoman'],"toy":[np.nan,'Batmobile','Bullwhip'],"

  在默认情况下，只要该行含有缺失值，dropna便会删除所有包含了缺失值的行，如下所示：data=pd.DataFrame([[1.,6.5,3.],[1.,NA,NA],[NA,NA,NA],[NA,6.5,3.]])cl

  df1=dfASH_avg.dropna(axis=0,how='any')#刪除表中任何含有NaN的行#这里有一个大坑就是意识到dropna的结果是需要用一个新的dataframe借助的dfASH_avg.head()