Pandas 下降 null 值 - AttributeError：模塊'pandas'沒有屬性'dropna'

Question

對於當前項目，我試圖從數值表中排除所有 null 值。

當應用dropna()命令“刪除”所有不包括數字的值時，我收到以下消息： AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'dropna' 。

有什么聰明的調整來讓它運行嗎？ 相應的代碼如下所示：

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

你能試試這個嗎？ df['Rating_Recommend'].dropna(inplace=True)

Answer 2

不需要使用pd object來調用dropna() function，直接在data frame上使用即可。

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

or 

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

查看文檔以獲取更多選項。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.dropna.html

Answer 3

dropna()是一個 DataFrame/Series 方法，而不是模塊的 function。所以你需要做這樣的事情：

df['Rating_Recommend'].dropna()

但是，這樣做毫無意義

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

相反，從您的代碼中，您應該這樣做：

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

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

Answer 4

它應該是：
df['Rating_Recommend'] = df['Rating_Recommend'].dropna()或
df['Rating_Recommend'].dropna(inplace=True)因為dropna是pd.DataFrame和pd.Series的一種方法。 在您的情況下， df['Rating_Recommend']是一個 pandas 系列。

Answer 5

有很多選項可以使用 dropna()，我建議你檢查一下！！

# 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)

這應該完成你的要求：

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

我希望你檢查文檔，你會發現它真的很有幫助。 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.dropna.html