数据清洗 dropna drop fillna

机器学习最常用的数据清洗之 dropna drop fillna，存一份方便查资料用！
dropna
# axis=0 删除行，axis=1，删除列
# how=any, 只要有缺失值，就删除该行或该列，how=all，所有值缺失才删除
# thresh 至少有thresh个非缺失值，否则删除
# subset 在哪些列中查看是否有缺失值
# inplace 是否在原数据上操作，真则在原始数据上改，否返回新的copy，去掉了缺失值的作为副本
df.dropna(axis=0, how='any', thresh=None,subset=None,
inplace=False)

drop
# drop
# labels 按标签要删除的行或列
# axis=0,行，=1表示列
# index/columns 指定行或列，df.drop(index=1) 等价于 df.drop(1,axis=0)
#

数据清洗 dropna drop fillna最先出现在Python成神之路。