{"id":4247,"date":"2023-07-12T13:37:34","date_gmt":"2023-07-12T13:37:34","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b9%81%e0%b8%9e%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%94%e0%b8%a3%e0%b8%ad%e0%b8%9b%e0%b8%99%e0%b9%88%e0%b8%b2%e0%b8%99%e0%b8%a7%e0%b8%94%e0%b8%82%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%a7\/"},"modified":"2023-07-12T13:37:34","modified_gmt":"2023-07-12T13:37:34","slug":"%e0%b9%81%e0%b8%9e%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%94%e0%b8%a3%e0%b8%ad%e0%b8%9b%e0%b8%99%e0%b9%88%e0%b8%b2%e0%b8%99%e0%b8%a7%e0%b8%94%e0%b8%82%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%a7","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b9%81%e0%b8%9e%e0%b8%99%e0%b8%94%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%94%e0%b8%a3%e0%b8%ad%e0%b8%9b%e0%b8%99%e0%b9%88%e0%b8%b2%e0%b8%99%e0%b8%a7%e0%b8%94%e0%b8%82%e0%b9%89%e0%b8%b2%e0%b8%a7\/","title":{"rendered":"Pandas: \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49 dropna() \u0e01\u0e31\u0e1a thresh"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 dropna()<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e25\u0e1a\u0e41\u0e16\u0e27\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01 DataFrame \u0e02\u0e2d\u0e07 pandas \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e02\u0e32\u0e14\u0e2b\u0e32\u0e22\u0e44\u0e1b<\/span><\/p>\n

\u0e04\u0e38\u0e13\u0e22\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e34\u0e27\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e4c thresh<\/b> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48 NaN \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e48\u0e33\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e16\u0e27\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e08\u0e30\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e44\u0e27\u0e49\u0e43\u0e19 DataFrame<\/span><\/p>\n

\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e34\u0e27\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e4c \u0e02\u0e35\u0e14\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14<\/strong> \u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34:<\/span><\/p>\n

\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e41\u0e16\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48 NaN \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e48\u0e33\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19<\/strong><\/span><\/p>\n

 #only keep rows with at least 2 non-NaN values\n<\/span>df. dropna<\/span> (thresh= 2<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e41\u0e16\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e40\u0e1b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e0b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e48\u0e33\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48 NaN<\/strong><\/span><\/p>\n
 #only keep rows with at least 70% non-NaN values\n<\/span>df. dropna<\/span> (thresh= 0.7<\/span> * len<\/span> (df. columns<\/span> ))<\/strong><\/pre>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48 3: \u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48 NaN \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e48\u0e33\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19<\/strong><\/span><\/p>\n
 #only keep columns with at least 6 non-NaN values\n<\/span>df. dropna<\/span> (thresh= 6<\/span> ,axis= 1<\/span> )<\/strong><\/pre>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48 4: \u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e40\u0e1b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e0b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e48\u0e33\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48 NaN<\/strong><\/span><\/p>\n
 #only keep columns with at least 70% non-NaN values\n<\/span>df. dropna<\/span> (thresh= 0.7<\/span> * len<\/span> (df), axis= 1<\/span> )<\/strong><\/pre>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e01\u0e31\u0e1a Pandas DataFrame \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n                   ' points<\/span> ': [18, np.nan, 19, 14, 14, 11, 20, np.nan],\n                   ' assists<\/span> ': [5, np.nan, np.nan, 9, np.nan, 9, 9, 4],\n                   ' rebounds<\/span> ': [11, np.nan, 10, 6, 6, 5, 9, np.nan]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n  team points assists rebounds\n0 A 18.0 5.0 11.0\n1 B NaN NaN NaN\n2 C 19.0 NaN 10.0\n3D 14.0 9.0 6.0\n4 E 14.0 NaN 6.0\n5 F 11.0 9.0 5.0\n6G 20.0 9.0 9.0\n7H NaN 4.0 NaN<\/strong><\/pre>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e41\u0e16\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48 NaN \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e48\u0e33\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19<\/strong><\/span><\/h2>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e27\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e41\u0e16\u0e27\u0e43\u0e19 DataFrame \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48 NaN \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22 2 \u0e04\u0e48\u0e32:<\/span><\/p>\n
 #only keep rows with at least 2 non-NaN values\n<\/span>df. dropna<\/span> (thresh= 2<\/span> )\n\n\tteam points assists rebounds\n0 A 18.0 5.0 11.0\n2 C 19.0 NaN 10.0\n3D 14.0 9.0 6.0\n4 E 14.0 NaN 6.0\n5 F 11.0 9.0 5.0\n6G 20.0 9.0 9.0\n7H NaN 4.0 NaN\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e16\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07\u0e14\u0e31\u0e0a\u0e19\u0e35 1<\/strong> \u0e16\u0e39\u0e01\u0e25\u0e1a\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48 NaN \u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e43\u0e19\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e16\u0e27<\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e41\u0e16\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e40\u0e1b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e0b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e48\u0e33\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48 NaN<\/strong><\/span><\/h2>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e27\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e41\u0e16\u0e27\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e43\u0e19 DataFrame \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48 NaN \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22 70%:<\/span><\/p>\n
 #only keep rows with at least 70% non-NaN values\n<\/span>df. dropna<\/span> (thresh= 0.7<\/span> * len<\/span> (df. columns<\/span> ))\n\n        team points assists rebounds\n0 A 18.0 5.0 11.0\n2 C 19.0 NaN 10.0\n3D 14.0 9.0 6.0\n4 E 14.0 NaN 6.0\n5 F 11.0 9.0 5.0\n6G 20.0 9.0 9.0\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e16\u0e27\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e33\u0e41\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e07\u0e14\u0e31\u0e0a\u0e19\u0e35 1<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30 7<\/strong> \u0e16\u0e39\u0e01\u0e25\u0e1a\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e16\u0e27\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48 NaN \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22 70%<\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 3: \u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48 NaN \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e48\u0e33\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19<\/strong><\/span><\/h2>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e27\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e43\u0e19 DataFrame \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48 NaN \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22 6 \u0e04\u0e48\u0e32:<\/span><\/p>\n
 #only keep columns with at least 6 non-NaN values<\/span>\ndf. dropna<\/span> (thresh= 6<\/span> ,axis= 1<\/span> )\n\n        team points rebounds\n0 A 18.0 11.0\n1 B NaN NaN\n2 C 19.0 10.0\n3D 14.0 6.0\n4E 14.0 6.0\n5 F 11.0 5.0\n6G 20.0 9.0\n7 H NaN NaN<\/strong><\/pre>\n
 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c “\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d” \u0e16\u0e39\u0e01\u0e25\u0e1a\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48 NaN \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22 6 \u0e04\u0e48\u0e32\u0e43\u0e19\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c<\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 4: \u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e40\u0e1b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e0b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e48\u0e33\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48 NaN<\/strong><\/span><\/h2>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e27\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e43\u0e19 DataFrame \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48 NaN \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22 70%:<\/span><\/p>\n
 #only keep columns with at least 70% non-NaN values\n<\/span>df. dropna<\/span> (thresh= 0.7<\/span> * len<\/span> (df), axis= 1<\/span> )\n\n        team points rebounds\n0 A 18.0 11.0\n1 B NaN NaN\n2 C 19.0 10.0\n3D 14.0 6.0\n4E 14.0 6.0\n5 F 11.0 5.0\n6G 20.0 9.0\n7 H NaN NaN\n<\/strong><\/pre>\n
 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c “support” \u0e16\u0e39\u0e01\u0e19\u0e33\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e48 NaN \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22 70%<\/span><\/p>\n
 \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38<\/strong> : \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e39\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e15\u0e47\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 pandas dropna()<\/strong> \u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e35\u0e48<\/a><\/span><\/p>\n
 \u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21<\/strong><\/span><\/h2>\n
 \u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e43\u0e19\u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32:<\/span><\/p>\n
 Pandas: \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e23\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e47\u0e15\u0e14\u0e31\u0e0a\u0e19\u0e35\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e43\u0e0a\u0e49 dropna ()<\/a>
 Pandas: \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49 dropna() \u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e31\u0e21\u0e19\u0e4c\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30<\/a>
 Pandas: \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e25\u0e1a\u0e41\u0e16\u0e27\u0e15\u0e32\u0e21\u0e40\u0e07\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e02\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 dropna() \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e25\u0e1a\u0e41\u0e16\u0e27\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01 DataFram […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-4247","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-3"],"yoast_head":"\nPandas: \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49 dropna() \u0e01\u0e31\u0e1a thresh \u2013 Statology<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"\u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 pandas dropna() \u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e34\u0e27\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e4c thresh \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e21\u0e32\u0e01\u0e21\u0e32\u0e22\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e41\u0e1e\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e14\u0e23\u0e2d\u0e1b\u0e19\u0e48\u0e32\u0e19\u0e27\u0e14\u0e02\u0e49\u0e32\u0e27\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"th_TH\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Pandas: \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49 dropna() \u0e01\u0e31\u0e1a thresh \u2013 Statology\" \/>\n<meta property=\"og:description\" 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