Question

对于当前项目，我试图从数值表中排除所有空值。

应用dropna()命令“删除”所有不包括数字的值时，我收到以下消息：AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'dropna'。

是否有任何巧妙的方法可以使它运行？相应的代码如下所示：

df['Rating_Recommend'] = pd.dropna(df['Rating_Recommend'])
df['Rating_Recommend'] = pd.to_numeric(df['Rating_Recommend'])

rating_recommend = df.Rating_Recommend.mean()
print(rating_recommend)

Answer 1

您可以试试吗？ df['Rating_Recommend'].dropna(inplace=True)

Answer 2

不需要使用pd对象来调用dropna（）函数。您可以直接在数据框中使用它。

class example_class(object):

    def function_1(self, list1):
        a = False
        do some stuff...
        print a

    def function_2(self, list2):
        for item in list2:
            self.function_1(item)

var = example_class()
var.function_2([element1, element2, ...])

检查文档以获取更多选项。

local variables

Answer 3

dropna()是DataFrame / Series方法，而不是模块的功能。因此，您需要执行以下操作：

df['Rating_Recommend'].dropna()

但是，那没有意义

df['Rating_Recommend'] = df['Rating_Recommend'].dropna()

相反，应从代码中执行以下操作：

df['Rating_Recommend'] = pd.to_numeric(df['Rating_Recommend'], errors='coerce')

rating_mean = df['Rating_Recommend'].mean()

Answer 4

应为：
df['Rating_Recommend'] = df['Rating_Recommend'].dropna() 或
df['Rating_Recommend'].dropna(inplace=True)是因为dropna是pd.DataFrame和pd.Series的方法。就您而言，df['Rating_Recommend']是熊猫系列。

Answer 5

有很多可以使用dropna（）的选项，我建议您检查一下！

# Here are all parameters for dropna(). U won't be needing any to just get rid     
#of "Nan" and null values, but they do have useful functionalities  
DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

这应该完成您的要求：

df['Rating_Recommend'].dropna(inplace=True)

我希望您检查该文档，您会发现它真的很有帮助。 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.dropna.html

熊猫删除空值-AttributeError：模块“ pandas”没有属性“ dropna”

5 个答案: