補充：首先得匯入，匯入就省掉了，在上篇部落格寫了：dataframe.dropna(axis=0, how='
any', thresh=none, subset=none, inplace=false)
功能：根據各標籤的值中是否存在缺失資料對軸標籤進行過濾，可通過閾值調節對缺失值的容忍度
引數：axis : ,或 tuple/list
how :
any : 如果存在任何na值，則放棄該標籤
all : 如果所以的值na值，則放棄該標籤
thresh : int, 預設值 none
int value ：要求每排至少n個非na值
subset : 類似陣列
inplace : boolean, 預設值 false
如果為true，則進行操作並返回none。
返回：被刪除的dataframe
Pandas 綜合練習
問題 1 請刪除最後一列為缺失值的行，並求所有在杭州發貨的商品單價均值。2 商品標題帶有 嘉興 但發貨地卻不在嘉興的商品有多少條記錄?3 請按照分位數將 分為 高 較高 中 較低 低 5 個類別，再將 類別結果插入到標題一列之後，最後對類別列進行降序排序。4 付款人數一欄有缺失值嗎?若有則請利用上一...
Pandas學習之綜合練習
1.刪除最後一列為缺失值的行，並求所有在杭州發貨的商品單價均值 刪除某列為缺失值的行，有兩種方法 第一種方法 利用notna 函式，篩選出該列不為空值的行，則相當於把該列為空值的行刪除掉了 import numpy as np import pandas as pd df pd.read csv e...
pandas基礎和部分練習
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