笔记 DataFrame用`dropna`方法时thresh参数的问题 😕
发布时间：2025-03-07 14:25:20来源：网易
在使用Pandas进行数据清洗时，`dropna()` 方法是一个非常实用的功能，可以帮助我们快速处理缺失值。最近我在使用 `dropna()` 方法的时候，遇到了一个关于 `thresh` 参数的小问题，这里想和大家分享一下我的经验。😊
首先，让我们回顾一下 `dropna()` 方法的基本用法。当我们想要删除包含缺失值的行或列时，可以使用 `axis` 参数来指定方向（行或列）。例如，`axis=0` 表示按行删除，而 `axis=1` 则表示按列删除。👌
接下来是 `thresh` 参数，这个参数允许我们定义在删除行或列之前，需要满足的非缺失值数量阈值。比如，如果我们设置 `thresh=5` 并且 `axis=0`，那么只有当一行中至少有5个非缺失值时，该行才会被保留下来。否则，这一行就会被删除。📚
然而，在实际操作中我发现，如果我对 `thresh` 参数的使用不够熟悉，可能会导致错误的结果。因此，我建议在使用 `thresh` 参数前，先明确自己需要多少非缺失值才能保留一行或一列。💡
希望这些分享对你有所帮助！如果你也有类似的经验或疑问，欢迎在评论区留言交流。💬
Python Pandas 数据清洗
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