好久好久没有更新博客了，之前自学的估计也都忘记差不多了。由于毕业选择从事的行业与自己的兴趣爱好完全两条路，心情也难过了很久，既然入职了就要好好干，仍要保持自己的兴趣，利用业余时间重拾之前的乐趣。
从基本的数据清理学起吧
讲一下drop函数的用法
删除表中的某一行或者某一列更明智的方法是使用drop，它不改变原有的df中的数据，而是可选择性的返回另一个dataframe来存放删除后的数据。
删除无效项
df[df.isnull()] #返回的是个true或false的Series对象(掩码对象)，进而筛选出我们需要的特定数据。
df[df.notnull()]
df.dropna()#将所有含有nan项的row删除
df.dropna(axis=1,thresh=3) #将在列的方向上三个为NaN的项删除
df.dropna(how=’ALL’) #将全部项都是nan的row删除
这里面，print(data.dropna() )和 print(data[data.notnull()] )结果一样
填充空缺项
df.fillna(0)
df.fillna({1:0, 2:0.5}) #对第一列nan值赋0，第二列赋值0.5
df.fillna(method=’ffill’) #在列方向上以前一个值作为值赋给NaN
method : {‘backfill’, ‘bfill’, ‘pad’, ‘ffill’, None}, default None
pad/ffill：用前一个非缺失值去填充该缺失值
backfill/bfill：用下一个非缺失值填充该缺失值
None：指定一个值去替换缺失值
drop函数的使用：
(1)删除行、列
print(frame.drop([‘a’]))print(frame.drop([‘b’], axis = 1))#drop函数默认删除行，列需要加axis = 1
(2)inplace参数
- DF.drop(‘column_name’, axis=1)；2. DF.drop(‘column_name’,axis=1, inplace=True)3. DF.drop([DF.columns[[0,1, 3]]], axis=1, inplace=True)
对原数组作出修改并返回一个新数组，往往都有一个 inplace可选参数。如果手动设定为True(默认为False)，那么原数组直接就被替换。也就是说，采用inplace=True之后，原数组名对应的内存值直接改变(如2和3情况所示)；
而采用inplace=False之后，原数组名对应的内存值并不改变，需要将新的结果赋给一个新的数组或者覆盖原数组的内存位置(如1情况所示)。
DataFrame.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors=’raise’)
Original: https://blog.csdn.net/weixin_39716044/article/details/113471848
Author: weixin_39716044
Title: pandas中drop用法_python进行数据清理之pandas中的drop用法
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