在python中的pandas中的DataFrame的dropna中的thresh

发布时间：2020-12-20 11:06:36 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：df1 = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(5,3))df1.iloc[:4,1] = np.nandf1.iloc[:2,2] = np.nandf1.dropna(thresh=1,axis=1) 似乎没有删除任何nan值. 0 1 20 0 NaN NaN1 3 NaN NaN2 6 NaN 8.03 9 NaN 11.04 12 13.0 14.0 如果我跑 df1.dropna(thresh=2,ax

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)

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

如果我跑

df1.dropna(thresh=2,axis=1)

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

我只是不明白th??resh在这做什么.如果列具有多个nan值,是否应删除该列？

解决方法

thresh = N要求列具有至少N个非NaN才能存活.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.

尝试将thresh设置为4以更好地了解正在发生的事情.

（编辑：李大同）

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