pandas 0.23 - DataFrame.dropna()

pandas.DataFrame.dropna




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pandas.DataFrame.dropna

DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False) [source]

लापता मान निकालें।

उन उपयोगकर्ताओं के लिए उपयोगकर्ता मार्गदर्शिका देखें, जिन पर मानों को अनुपलब्ध माना जाता है, और गुम डेटा के साथ कैसे काम किया जाए।

पैरामीटर:

अक्ष : {0 या 'इंडेक्स', 1 या 'कॉलम'}, डिफ़ॉल्ट 0

यह निर्धारित करें कि क्या पंक्तियाँ या स्तंभ जिनमें अनुपलब्ध मान हैं, हटा दिए गए हैं।

  • 0, या 'इंडेक्स': उन पंक्तियों को छोड़ दें जिनमें लापता मान होते हैं।
  • 1, या 'कॉलम': ड्रॉप कॉलम जिसमें लापता मान होता है।

संस्करण 0.23.0 के बाद से हटाए गए :: कई पर ड्रॉप करने के लिए टपल या सूची पास करें

कुल्हाड़ियों।

कैसे : {'कोई', 'सभी'}, डिफ़ॉल्ट 'कोई'

निर्धारित करें कि क्या पंक्ति या स्तंभ डेटाफ़्रेम से हटा दिया गया है, जब हमारे पास कम से कम एक एनए या सभी एनए है।

  • 'कोई': यदि कोई NA मान मौजूद है, तो उस पंक्ति या स्तंभ को छोड़ दें।
  • 'all': यदि सभी मान NA हैं, तो उस पंक्ति या कॉलम को छोड़ दें।

दहलीज : int, वैकल्पिक

आवश्यकता है कि कई गैर-एनए मान।

सबसेट : सरणी की तरह, वैकल्पिक

अन्य धुरी के साथ लेबल पर विचार करने के लिए, उदाहरण के लिए यदि आप पंक्तियों को छोड़ रहे हैं तो ये शामिल करने के लिए स्तंभों की एक सूची होगी।

निष्क्रिय : बूल, डिफ़ॉल्ट गलत

यदि सही है, तो ऑपरेशन इनओल करें और कोई भी वापस न करें।

यह दिखाता है:

डेटा ढांचा

एनए प्रविष्टियों के साथ डेटाफ्रेम इसे से हटा दिया गया।

यह भी देखें

DataFrame.isna
लापता मूल्यों का संकेत दें।
DataFrame.notna
मौजूदा (गैर-गायब) मानों को इंगित करें।
DataFrame.fillna
लापता मूल्यों को बदलें।
Series.dropna
छूटे हुए मूल्य।
Index.dropna
गायब सूचकांक।

उदाहरण

>>> df = pd.DataFrame({"name": ['Alfred', 'Batman', 'Catwoman'],
...                    "toy": [np.nan, 'Batmobile', 'Bullwhip'],
...                    "born": [pd.NaT, pd.Timestamp("1940-04-25"),
...                             pd.NaT]})
>>> df
       name        toy       born
0    Alfred        NaN        NaT
1    Batman  Batmobile 1940-04-25
2  Catwoman   Bullwhip        NaT

उन पंक्तियों को छोड़ दें जहां कम से कम एक तत्व गायब है।

>>> df.dropna()
     name        toy       born
1  Batman  Batmobile 1940-04-25

उन स्तंभों को छोड़ें जहां कम से कम एक तत्व गायब है।

>>> df.dropna(axis='columns')
       name
0    Alfred
1    Batman
2  Catwoman

उन पंक्तियों को छोड़ दें जहाँ सभी तत्व गायब हैं।

>>> df.dropna(how='all')
       name        toy       born
0    Alfred        NaN        NaT
1    Batman  Batmobile 1940-04-25
2  Catwoman   Bullwhip        NaT

केवल पंक्तियों को कम से कम 2 गैर-एनए मानों के साथ रखें।

>>> df.dropna(thresh=2)
       name        toy       born
1    Batman  Batmobile 1940-04-25
2  Catwoman   Bullwhip        NaT

गुम मूल्यों को देखने के लिए कौन से कॉलम को परिभाषित करें।

>>> df.dropna(subset=['name', 'born'])
       name        toy       born
1    Batman  Batmobile 1940-04-25

DataFrame को एक ही चर में मान्य प्रविष्टियों के साथ रखें।

>>> df.dropna(inplace=True)
>>> df
     name        toy       born
1  Batman  Batmobile 1940-04-25