判断dataframe中某一列是否都为none

可以使用 pandas 库中的 isna() 方法来判断某一列是否都为 None，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, None, 3], 'B': [None, None, None], 'C': [None, 5, None]})

if df['B'].isna().all():
    print("B列都为None")
else:
    print("B列不全为None")

输出结果为：

B列都为None

相关问题

怎么判断dataframe中某一行的某一列是否为空值

你可以使用pandas的isnull()方法来判断dataframe中某一行的某一列是否为空值，例如，假设你的dataframe名为df，你可以使用以下代码来判断第3行的第2列是否为空值：

import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, None], 'B': ['a', None, 'c', 'd']})

# 判断第3行的第2列是否为空值
if pd.isnull(df.iloc[2]['B']):
    print('该值为空值')
else:
    print('该值不为空值')

输出结果为：该值不为空值，因为第3行的第2列值为'c'，不是空值。

判断Dataframe A 中的列a， b， c中的行的不为空的值是否都在dataframe B中，如果不在，则将它存放到dataframe C中， 并举例实现。

在Python的pandas库中，我们可以使用条件筛选和布尔索引来实现这个功能。假设 `df_A` 和 `df_B` 都是 DataFrames，`df_A` 有列 'a', 'b', 'c'，我们需要找出 `df_A` 中这三个列非空值所在的行，如果在 `df_B` 中没有对应匹配，就将其添加到一个新的 DataFrame `df_C` 中。

下面是一个示例：

import pandas as pd

# 假设 df_A 和 df_B 是这样的
df_A = pd.DataFrame({
    'a': ['val1', 'val2', '', 'val4'],
    'b': ['val5', None, 'val7', ''],
    'c': ['', 'val8', 'val9', 'val10']
}, index=[1, 2, 3, 4])

df_B = pd.DataFrame({
    'a': ['val1', 'val2', 'new_val3'],
    'b': ['val5', 'val6', '']
}, index=[1, 2, 3])

# 创建一个空的 df_C 来存储不符合条件的行
df_C = pd.DataFrame()

# 遍历 df_A，并判断列 a, b, c 中的非空值是否在 df_B 中
for col in ['a', 'b', 'c']:
    # 提取非空值
    non_empty_values = df_A[df_A[col] != ''][col].tolist()
    
    # 检查这些值是否都在 df_B 中
    unmatched_values = set(non_empty_values) - set(df_B[col])
    
    if unmatched_values:
        # 如果有未匹配的值，将行添加到 df_C
        unmatched_rows = df_A.loc[df_A[col].isin(unmatched_values)]
        df_C = df_C.append(unmatched_rows, ignore_index=True)

print("df_C 包含 df_A 中 a, b, c 列非空值且在 df_B 中找不到的行:")
print(df_C)

在这个例子中，`df_C` 将包含第 3 行和第 4 行，因为 'c' 列的 'val9' 和 'val10' 在 `df_B` 中没有对应的值。