pandas删除缺失值那一个格子

你可以使用Pandas中的dropna()函数来删除包含缺失值的行或列。如果你想要删除包含缺失值的特定单元格，你可以使用loc[]方法来选择特定的单元格，并使用drop()函数来删除它。例如，如果你想删除行索引为0，列索引为1的单元格，你可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, 6], 'C': [7, 8, 9]})
df = df.dropna(subset=['A'], axis=0)
df = df.drop(['B'], axis=1)
print(df)

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含缺失值的Pandas DataFrame，然后使用dropna()函数删除了包含缺失值的行。接下来，我们使用drop()函数删除了列B，这样就删除了第一行第二列的单元格。

相关问题

pandas数据保存为csv文件

在使用pandas保存数据为csv文件时，可以通过不同的参数设置来控制保存的格式和内容。默认情况下，pandas会将缺失值保存为空字符串。例如，使用`data.to_csv("data.csv",index=False,header=False)`可以将一个数据框保存为csv文件，同时不保存行索引和列索引，并且将缺失值保存为空字符串。

另外，你还可以通过设置分隔符来控制保存文件的格式。例如，使用`data.to_csv("data.csv",sep="-")`可以将数据框保存为csv文件，并使用"-"作为分隔符。这样保存的文件内容会类似于"-0-1-2\n0-0-1-2\n1-3-4-5\n2-6-7-8"，需要注意的是，在Excel中打开该文件时，数据会显示在一个单元格中，而不是每个数一个格子。

如果不指定分隔符，默认情况下会使用逗号作为分隔符进行保存。例如，使用`data.to_csv("data.csv")`可以将数据框保存为csv文件，并使用逗号作为分隔符。

总结起来，pandas保存数据为csv文件时，可以通过参数设置来控制缺失值的保存形式以及文件的分隔符，使得保存的文件符合你的需求。

python dataframe里对每一列的每一个一格子做判断 如果该格的上面一格为0 则本格也为0

在Python的pandas DataFrame中，如果你想要检查每个单元格（行*列）是否满足“如果上方单元格值为0，则本单元格也应为0”的条件，你可以使用`shift()`函数来获取上一行的数据，并结合条件判断。下面是一个基本的例子：

import pandas as pd

# 假设df是一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 0, 0, 5],
    'B': [2, 0, 3, 0],
    'C': [4, 6, 0, 8]
})

# 创建一个新的列，名为'down_zero'，存储下方元素与上方元素比较的结果
df['down_zero'] = df.shift(fill_value=0).eq(0)

# 现在df['down_zero']列会包含True或False，表示对应位置的值是否满足条件
print(df)

在这个例子中，`df.shift(fill_value=0)`将每列向下移动一位，并用0填充缺失值。然后通过`.eq(0)`进行比较，如果相等则结果为True，否则为False。