简单学量化pandas的应用10dropna删除空行列3

dropna是pandas库中的一个非常有用的函数，用来删除DataFrame中包含缺失值的行或列。

dropna的语法为：

dropna(axis=0, how=’any’, thresh=None, subset=None, inplace=False)

今天我们学习参数thresh。thresh=n的含义为，经过删除后，保留下来的每一行，其非NaN的数目>=n。

首先，生成带有很多空值的dataframe：

import numpy as np
import pandas as pd
 
a = np.random.random(size=(5,6))
for i in range(len(a)):
    a[-i-1,:i] = np.nan
 
df = pd.DataFrame(a)
df

返回：

然后，我们要求删除后，每行非NaN的数目>=2（因为现在每行数据都符合这个条件，也就是不删除）：

df.dropna(thresh=2)

返回：

跟预计的一样，没有删除。现在我们要求删除后，每行非NaN的数目>=3：

df.dropna(thresh=3)

返回：

原先标号为0的那行因为不符合条件被删除了。

现在我们按默认值删除一下:

df.dropna(thresh=None)

返回：

可以发现，全给删除了，thresh=None的含义就是只要行内有空值，就删除。