هي الداله dropna بتمسح عمود ولا صف ؟

الدالة dropna في مكتبة pandas تستخدم بشكل أساسي لمسح الصفوف التي تحتوي على قيم مفقودة (NaN) لذلك إذا كنت ترغب في مسح عمود بالكامل، يمكنك استخدام drop مع تحديد اسم العمود كالآتي:

df = df.drop(columns=['اسم العمود'])

أما لمسح الصفوف نستخدم:

df = df.dropna()

بتاريخ 4 دقائق مضت قال عبد الوهاب بومعراف:

الدالة dropna في مكتبة pandas تستخدم بشكل أساسي لمسح الصفوف التي تحتوي على قيم مفقودة (NaN) لذلك إذا كنت ترغب في مسح عمود بالكامل، يمكنك استخدام drop مع تحديد اسم العمود كالآتي:

df = df.drop(columns=['اسم العمود'])

أما لمسح الصفوف نستخدم:

df = df.dropna()

الف شكراا ياأ.عبد الوهاب

جزاك الله كل خير

df.dropna() تقوم بحذف أي صف يحتوي على أي قيمة مفقودة في أي عمود، بينما  df.dropna(axis=0) نفس عمل df.dropna()، حيث axis=0 يشير إلى الصفوف والأمر بحاجة إلى توضيح هنا:

في Pandas، نتعامل مع البيانات في شكل جداول DataFrames، ولها بعدين:

• المحور 0 (axis=0) يمثل الصفوف. تخيل أنك تتحرك عموديًا في الجدول، من الصف الأول إلى الصف الأخير.
• المحور 1 (axis=1) يمثل الأعمدة. تخيل أنك تتحرك أفقيًا في الجدول، من العمود الأول إلى العمود الأخير.

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
print("DataFrame الأصلي:\n", df)

سنقوم بالحذف:

# حذف الصفين ذوي الفهرس 0 و 2
df_dropped_rows = df.drop([0, 2], axis=0)
print("\nDataFrame بعد حذف الصفوف:\n", df_dropped_rows)

سنحصل على التالي:

DataFrame الأصلي:
    A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

DataFrame بعد حذف الصفوف:
    A  B  C
1  2  5  8

ولو كتبت التالي:

# حذف العمودين 'A' و 'C'
df_dropped_columns = df.drop(['A', 'C'], axis=1)
print("\nDataFrame بعد حذف الأعمدة:\n", df_dropped_columns)

ستحصل على:

DataFrame الأصلي:
    A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

DataFrame بعد حذف الأعمدة:
    B
0  4
1  5
2  6

بينما df.dropna(thresh=n) تحذف الصفوف التي تحتوي على أقل من n من القيم غير المفقودة، أي قم باستبدال n بالرقم الذي تريد تحديده.

و df.dropna(subset=['column1', 'column2']) تحذف الصفوف التي تحتوي على قيم مفقودة في الأعمدة المحددة فقط.

بتاريخ 5 ساعة قال Mustafa Suleiman:

df.dropna() تقوم بحذف أي صف يحتوي على أي قيمة مفقودة في أي عمود، بينما  df.dropna(axis=0) نفس عمل df.dropna()، حيث axis=0 يشير إلى الصفوف والأمر بحاجة إلى توضيح هنا:

في Pandas، نتعامل مع البيانات في شكل جداول DataFrames، ولها بعدين:

• المحور 0 (axis=0) يمثل الصفوف. تخيل أنك تتحرك عموديًا في الجدول، من الصف الأول إلى الصف الأخير.
• المحور 1 (axis=1) يمثل الأعمدة. تخيل أنك تتحرك أفقيًا في الجدول، من العمود الأول إلى العمود الأخير.

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
print("DataFrame الأصلي:\n", df)

سنقوم بالحذف:

# حذف الصفين ذوي الفهرس 0 و 2
df_dropped_rows = df.drop([0, 2], axis=0)
print("\nDataFrame بعد حذف الصفوف:\n", df_dropped_rows)

سنحصل على التالي:

DataFrame الأصلي:
    A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

DataFrame بعد حذف الصفوف:
    A  B  C
1  2  5  8

ولو كتبت التالي:

# حذف العمودين 'A' و 'C'
df_dropped_columns = df.drop(['A', 'C'], axis=1)
print("\nDataFrame بعد حذف الأعمدة:\n", df_dropped_columns)

ستحصل على:

DataFrame الأصلي:
    A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

DataFrame بعد حذف الأعمدة:
    B
0  4
1  5
2  6

بينما df.dropna(thresh=n) تحذف الصفوف التي تحتوي على أقل من n من القيم غير المفقودة، أي قم باستبدال n بالرقم الذي تريد تحديده.

و df.dropna(subset=['column1', 'column2']) تحذف الصفوف التي تحتوي على قيم مفقودة في الأعمدة المحددة فقط.

الف شكراا لحضرتك جدا