df = df[~df['user/profileName'].isnull()]
时间: 2024-06-04 13:12:30 浏览: 6
This code removes any rows in the DataFrame `df` where the value of the 'user/profileName' column is null. The `~` symbol is the logical NOT operator, so the condition `~df['user/profileName'].isnull()` means "not null". Therefore, this code keeps only the rows where 'user/profileName' is not null.
相关问题
df = df[~df['区域'].isnull()]执行后无效果
这段代码的作用是将 DataFrame `df` 中 "区域" 列不为空的行选择出来,然后重新赋值给 `df`。如果执行后没有起到任何效果,可能是以下原因之一:
1. "区域" 列中所有值都为空,即 DataFrame 中没有符合条件的行;
2. 执行代码前,`df` 的值已经被修改,不是原始的 DataFrame;
3. 执行代码前,`df` 中不存在 "区域" 列,导致出现 KeyError 错误;
4. 执行代码前,`df` 本身就是 None 或者空值。
你可以检查一下以上原因,看看是否有误。另外,你可以尝试在代码末尾加上 `print(df)`,看看是否得到了预期结果。
df3=df[~df.index.isin(df4.index)]
这是一个Python中对DataFrame进行操作的代码。其中,df和df4都是DataFrame类型的对象。
该代码的作用是将df中所有在df4中出现过的行删除,并返回一个新的DataFrame对象df3。
具体来说,~df.index.isin(df4.index)会返回一个布尔型的Series对象,它的长度与df的行数相同,表示每一行是否在df4中出现过。在代码中,~表示取反,因此表示不在df4中出现过的行。最后,使用[]将这个Series对象传入df中,表示只保留这些行,从而得到新的DataFrame对象df3。
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