drop_duplicates()的用法

df.drop_duplicates() 則通常用于數據去重，即剔除數據集中的重復值。官方解釋很詳細，下面做一些解讀。
官方解釋：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.drop_duplicates.html#pandas.DataFrame.drop_duplicates

            
              DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)
Return DataFrame with duplicate rows removed, optionally only considering certain columns.
#返回一個去除了重復行的df，也可以選擇刪除重復列

Parameters:	
subset : column label or sequence of labels, optional
subset：可以選擇列標簽或者標簽順序
Only consider certain columns for identifying duplicates, by default use all of the columns
#只刪除某些指定列含有重復值的情況，默認情況下使用所有列

keep : {‘first’, ‘last’, False}, default ‘first’（默認'first'）
first : Drop duplicates except for the first occurrence.
#刪除除第一次出現外的重復項。
last : Drop duplicates except for the last occurrence.
#刪除重復項(最后一次發生的除外)。
False : Drop all duplicates.
#刪除所有的重復項（一個也不留）
inplace : boolean, default False
Whether to drop duplicates in place or to return a copy
#確定是否在原數據上進行修改

            
          

下面時代碼實例

            
              dic = {'A': [1, 2, 1, 1], 'B': [2, 5, 2, 4], 
       'C': [3, 5, 3, 10], 'D': [4, 9, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(dic, index=['one', 'two', 'three', 'four'])
print(df)
       A  B   C  D
one    1  2   3  4
two    2  5   5  9
three  1  2   3  4
four   1  4  10  5


#默認刪除所有每一列都相同的重復行（保留第一行）
df.drop_duplicates()
#刪除指定列重復的某些行(保留第一行)
df.drop_duplicates(subset='A')
#刪除所有每一列都相同的重復行（保留最后一行）
df.drop_duplicates(keep='last')
#刪除所有重復行（一個不留）
df.drop_duplicates(keep=False)
#以上步驟均不再原數據上更改
print(df)
#inplace=True時，直接在原數據上更改
df.drop_duplicates(inplace=True)
print(df)


            
          

dropna()的用法

df.dropna 用于刪除缺少值，即數據集中空缺的數據列或行。官方給的解釋很詳細，不做贅述，翻譯一下即可。
官方解釋：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.dropna.html#pandas.DataFrame.dropna

            
              DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)
Remove missing values.
去除缺失值
  
  Parameters:	
axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0（默認0）
Determine if rows or columns which contain missing values are removed.
#確定刪除缺失值所在行還是列
0, or ‘index’ : Drop rows which contain missing values.
#0或者'index'，刪除缺失值所在行
1, or ‘columns’ : Drop columns which contain missing value.
#1或者'columns'，刪除缺失值所在列
    
how : {‘any’, ‘all’}, default ‘any’(默認'any'
Determine if row or column is removed from DataFrame, when we have at least one NA or all NA.
#當行或列至少有一個缺失值，是否將其刪除
‘any’ : If any NA values are present, drop that row or column.
#存在任何缺失值，就將該行或列刪除
‘all’ : If all values are NA, drop that row or column.
#只有當該行或列所有值都為缺失值，才刪除該行或列

thresh : int, optional
Require that many non-NA values.
#只保留至少有規定的（thresh的值）非na值的行。

subset : array-like, optional
Labels along other axis to consider, e.g. if you are dropping rows these would be a list of columns to include.
#沿著其他軸的標記要考慮，例如如果要刪除行，則這些列將包含要包含的列。
inplace : bool, default False
If True, do operation inplace and return None.
如果為True，則直接在原數據改動

            
          

下面是代碼實例

            
              
df = pd.DataFrame({'name': ['Alfred', 'Batman', 'Catwoman', np.nan],
                  'toy': [np.nan, 'Batmobile', 'Bullwhip', np.nan],
                  'born': [pd.NaT, pd.Timestamp('1940-06-25'), pd.NaT, np.nan]})

print(df)

#默認刪除所有有缺失值的行
df.dropna()
#刪除所有含有缺失值的列
df.dropna(axis=1)
df.dropna(axis='columns')
#只刪除所有都為缺失值的行
df.dropna(how='all')
#只刪除指定列中含有缺失值的行
df.dropna(subset=['name', 'toy'])
#以上操作均不改動原數據，inplace=True直接在原數據改動
print(df)
df.dropna(inplace=True)