🔍掌握 `dropna(thresh=n)` 的用法🔑

在处理数据时，我们经常会遇到缺失值的问题，这些缺失值可能会干扰数据分析的结果。`pandas` 库中的 `dropna()` 方法为我们提供了一种方便的方式来处理这些缺失值。其中，`thresh=n` 参数尤其有用，它允许我们指定一行中需要满足的非空值数量，以保留该行。如果某行中的非空值少于 `n`，则会被删除。

例如，如果你有一个包含用户信息的大数据集，其中有几列是必填项（比如姓名和邮箱），你可以使用 `thresh=2` 来确保每一行至少有两个非空值，从而过滤掉那些关键信息缺失的记录。

下面是一个简单的代码示例：

```python

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', None, 'David'],

'Email': ['alice@example.com', None, 'charlie@example.com', 'david@example.com']}

df = pd.DataFrame(data)

保留至少有2个非空值的行

df_cleaned = df.dropna(thresh=2)

```

通过这种方式，我们可以有效地清理数据，为后续的数据分析打下坚实的基础。💪

数据分析 Python Pandas

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