python怎样筛选数据_python 判断空值

python怎样筛选数据_python 判断空值在 Python 中 处理数据时经常需要筛选出包含空值的行或列 以下是使用 Pandas 库进行空值筛选的一些方法 isnull 和 isna 这两个函数功能相同 用于检测数据中的空值 它们返回一个布尔数据框 显示每个位置是否为空值 pythonimport pandas as pd 创建一个示例数据集 data A 1 2 3 None B None

在Python中,处理数据时经常需要筛选出包含空值的行或列。以下是使用Pandas库进行空值筛选的一些方法:

isnull() 和 isna()

这两个函数功能相同,用于检测数据中的空值。它们返回一个布尔数据框,显示每个位置是否为空值。

 import pandas as pd 创建一个示例数据集 data = { 'A': [1, 2, 3, None], 'B': [None, 5, 6, 7], 'C': [9, 10, None, 12] } df = pd.DataFrame(data) 使用 isnull() 检测空值 null_values = df.isnull() print(null_values) 

notnull()

与isnull()和isna()相反,notnull()用于检测非空值。

 使用 notnull() 检测非空值 not_null_values = df.notnull() print(not_null_values) 

dropna()

用于删除包含空值的行或列。

 删除包含空值的行 df_cleaned = df.dropna() print(df_cleaned) 删除包含空值的列 df_cleaned = df.dropna(axis=1) print(df_cleaned) 

fillna()

用于填充空值。

 用特定值填充空值 df_filled = df.fillna(0) print(df_filled) 

info()

提供数据框的概要信息,包括空值的数量和类型。

 获取数据框信息 df.info() 

筛选特定列的空值

 筛选'A'列或'B'列为空值的行 filtered_df = df[df['A'].isnull() | df['B'].isnull()] print(filtered_df) 

使用.any()方法

当需要判断整个数据框或系列中是否存在空值时,可以使用.any()方法。

 判断整个数据框中是否存在空值 if df.isnull().any().any(): print("存在空值") 

以上方法可以帮助你在处理数据时有效地筛选出包含空值的行或列。需要注意的是,Pandas中的空值通常表示为`NaN`(Not a Number),而Python中的`None`、空字符串`""`、布尔值`False`以及数字0通常不被视为空值。

编程小号
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