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发表日期: 2021-09-14 14:43:28 浏览次数:90

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“朝阳”一名始于清代乾隆四十三年(1778年),以境内凤凰山上的朝阳洞得名。

旧石器时期,属鸽子洞古人类、西八间房古人类活动地区,境内现存鸽子洞遗址、西八间房遗址。 [42] 

新石器时期,属红山文化核心地区,境内现存牛河梁遗址、东山嘴遗址。 [43] 

夏朝时期,属夏家店下层文化地区,为古营州地。

商朝时期,属魏营子文化地区,为孤竹国北境。 [44] 

西周时期,属夏家店上层文化地区。同时期基氏(箕子)族群也北上来到朝阳地区 [5]  。 [44] 

春秋时期,属山戎、东胡的活动区域,为燕国北境。

战国时期,属燕国地,境内置酉城都、阳安都、白庚都、狗泽都。 [6] 

秦朝时期,属辽西郡。

Pandas 清洗空值

如果我们要删除包含空字段的行,可以使用 dropna() 方法,语法格式如下:

DataFrame.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)

参数说明:

  • axis:默认为 0,表示逢空值剔除整行,如果设置参数 axis=1 表示逢空值去掉整列。

  • how:默认为 'any' 如果一行(或一列)里任何一个数据有出现 NA 就去掉整行,如果设置 how='all' 一行(或列)都是 NA 才去掉这整行。

  • thresh:设置需要多少非空值的数据才可以保留下来的。

  • subset:设置想要检查的列。如果是多个列,可以使用列名的 list 作为参数。

  • inplace:如果设置 True,将计算得到的值直接覆盖之前的值并返回 None,修改的是源数据。

我们可以通过 isnull() 判断各个单元格是否为空。

实例

import pandas as pd

df = pd.read_csv('property-data.csv')

print (df['NUM_BEDROOMS'])
print (df['NUM_BEDROOMS'].isnull())

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