📊关于参数thresh的理解 | pd.dropna(thresh n)🤔
发布时间：2025-03-14 22:08:06来源：
在使用Pandas库时，`pd.dropna()` 是一个非常实用的函数，用于处理数据中的缺失值。然而，当提到 `thresh` 参数时，很多人可能会感到困惑。简单来说，`thresh` 定义了在删除行或列之前需要满足的非空值数量要求。例如，如果设置 `thresh=5`，那么只有包含至少 5 个非空值的行（或列）才会被保留。
想象一下，你正在整理一份考试成绩表 📊，其中一些学生的部分科目未参加考试导致数据缺失。这时，你可以用 `thresh` 来筛选出至少完成大部分科目的学生名单。比如：`df.dropna(thresh=len(df.columns)0.7)` 将保留至少有 70% 数据完整性的行。
需要注意的是，`thresh` 的值必须是一个整数，且它衡量的是每个行或列中非空值的数量。因此，在实际操作中，灵活调整这个参数可以帮助我们更高效地清理和分析数据！💪✨
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