


Comment supprimer des lignes avec des valeurs nulles d'une colonne Pandas DataFrame ?
Suppression des valeurs nulles d'une colonne Pandas DataFrame
Pour supprimer des lignes d'un Pandas DataFrame en fonction de valeurs nulles dans une colonne spécifique, suivez ces étapes :
1. Identifiez la colonne :
Déterminez la ou les colonnes de votre DataFrame contenant les valeurs nulles que vous souhaitez supprimer. Dans ce cas, il s'agit de la colonne "EPS".
2. Utilisez la méthode dropna() :
La méthode dropna() vous permet de supprimer des lignes en fonction de conditions spécifiques. Pour supprimer les lignes où la colonne "EPS" est nulle, utilisez la syntaxe suivante :
df = df.dropna(subset=['EPS'])
3. Facultatif : Spécifiez l'axe (lignes et colonnes) :
Par défaut, dropna() supprime les lignes avec des valeurs nulles. Si vous souhaitez supprimer des colonnes à la place, spécifiez axis=1 comme argument supplémentaire :
df = df.dropna(subset=['EPS'], axis=1)
Exemple :
Considérez le DataFrame fourni dans la question :
df = pd.DataFrame({ 'STK_ID': [601166, 600036, 600016, 601009, 601939, 000001], 'EPS': [np.nan, np.nan, 4.3, np.nan, 2.5, np.nan], 'cash': [np.nan, 12, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan] })
L'application de la méthode dropna() donne le DataFrame suivant :
df.dropna(subset=['EPS']) STK_ID EPS cash 0 600016 4.3 NaN 1 601939 2.5 NaN
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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