pandas 指定列去空值

你可以使用pandas的dropna函数来删除指定列中的空值。下面是一个示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# 创建DataFrame数据
a = np.ones((11,10))
for i in range(len(a)):
    a[i,:i] = np.nan
d = pd.DataFrame(data=a)
print(d)

# 删除指定列中的空值
subset_cols = [0, 5, 6, 7]  # 指定要删除空值的列
d_cleaned = d.dropna(subset=subset_cols)
print(d_cleaned)

这段代码首先创建了一个包含空值的DataFrame数据，然后使用dropna函数删除了指定列中的空值。在这个例子中，我们指定了要删除空值的列为0、5、6和7列。最后，打印出删除空值后的DataFrame数据。

相关问题

pycharm pandas excel 保留指定列等于空值的行数并保存为另一张表格

可以使用 Pandas 库来完成这个任务。下面是一个示例代码，假设要保留 Excel 文件中 'Col1' 列为空值的行数，并将结果保存为另一个 Excel 文件 'output.xlsx'。

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('input.xlsx')

# 选择指定列为空值的行
df = df[df['Col1'].isnull()]

# 保存为新的 Excel 文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在上面的代码中，`read_excel` 方法用于读取 Excel 文件并将其转换为 Pandas 数据框。然后，使用 Pandas 的 `isnull()` 方法来检查 'Col1' 列是否为空值，返回一个布尔值的数组。将该数组作为索引来选择指定列为空值的行，并将结果保存为新的 Excel 文件 `output.xlsx`。

请注意，以上代码仅考虑了 'Col1' 列为空值的情况。如果要同时考虑多个列的值，可以在索引中使用逻辑运算符，例如 `df[(df['Col1'].isnull()) & (df['Col2'].isnull())]`。

pandas显示列中的空值

在pandas中，可以使用isnull()函数来检测数据中的空值。isnull()函数返回一个布尔值的DataFrame，其中True表示对应位置的值为空值，False表示对应位置的值不为空值。接下来，可以使用sum()函数对每一列进行求和，得到每一列中空值的数量。最后，可以使用fillna()函数将空值替换为指定的值，或者使用dropna()函数删除包含空值的行或列。

以下是一些常用的方法来处理pandas中的空值：
1. 检测空值：使用isnull()函数来检测数据中的空值，返回一个布尔值的DataFrame。
2. 统计空值数量：使用sum()函数对每一列进行求和，得到每一列中空值的数量。
3. 填充空值：使用fillna()函数将空值替换为指定的值，可以传入一个具体的数值或者使用前一个或后一个非空值进行填充。
4. 删除包含空值的行或列：使用dropna()函数删除包含空值的行或列。