dataframe判断一个值非空
时间: 2023-12-04 15:04:51 浏览: 28
可以使用isnull()或notnull()方法来判断一个值是否为空。
示例代码:
```
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [None, 5, 6]})
# 使用isnull()方法判断空值
print(df['A'].isnull()) # 输出:0 False
# 1 False
# 2 True
# Name: A, dtype: bool
# 使用notnull()方法判断非空值
print(df['B'].notnull()) # 输出:0 False
# 1 True
# 2 True
# Name: B, dtype: bool
```
在以上示例中,df是一个包含空值的DataFrame,我们使用isnull()和notnull()方法分别判断了列'A'和列'B'中的每个值是否为空。输出结果中,True表示该值为空,False表示该值非空。
相关问题
pyspark dataframe怎么统计每列非空值得数量
可以使用`pyspark.sql.functions`中的`count`函数和`when`函数来统计每列非空值的数量。具体操作如下:
```python
from pyspark.sql.functions import count, when
# 假设df为一个DataFrame对象
# 统计每列非空值的数量
df.agg(*[count(when(df[col].isNotNull(), col)).alias(col) for col in df.columns]).show()
```
解析:
* `df[col].isNotNull()`表示判断列`col`是否为空值。
* `when(df[col].isNotNull(), col)`表示当列`col`不为空值时,返回列`col`的值。否则返回`NULL`。
* `count(when(df[col].isNotNull(), col)).alias(col)`表示统计返回值中非空值的数量,并将统计结果的列名设置为`col`。
上述代码中使用了`agg`函数,它可以对整个DataFrame进行聚合操作,并返回聚合结果。`agg`函数的参数是一个可迭代对象,其中每个元素都是一个聚合函数。因此,我们可以使用列表解析式生成一个包含所有聚合函数的列表,然后将其作为`agg`函数的参数。
如何判断一个pd里面是否有值
### 回答1:
在Pandas中,可以使用isnull()和notnull()方法来判断一个DataFrame或Series中是否存在缺失值。对于DataFrame,这两个方法会返回一个布尔型的DataFrame,其中每个元素表示原DataFrame相应位置是否缺失值。对于Series,这两个方法返回一个布尔型的Series,其中每个元素表示原Series相应位置是否缺失值。
具体来说,如果一个DataFrame或Series中有缺失值,则isnull()方法返回True,notnull()方法返回False。反之亦然。
以下是一个示例:
``` python
import pandas as pd
# 创建一个包含缺失值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]})
# 判断是否存在缺失值
print(df.isnull()) # 返回一个布尔型的DataFrame
print(df.notnull()) # 返回一个布尔型的DataFrame
```
输出结果为:
```
A B
0 False False
1 False True
2 True False
A B
0 True True
1 True False
2 False True
```
从输出结果可以看出,DataFrame中第一行第一列和第三行第二列存在缺失值。因此,对应的isnull()方法返回True,notnull()方法返回False。
### 回答2:
判断一个pd(即pandas库)里面是否有值,可以使用以下方法:
1. 使用pd.empty属性判断是否为空。如果pd对象是空的,则该属性返回True,否则返回False。
2. 使用pd.any()函数判断是否有任何值存在。该函数会遍历整个pd对象,并返回一个布尔值,表示pd对象中是否有任何真值(非零、非空、非NaN)存在。若存在真值,则返回True;若全部值都为假值,则返回False。
3. 使用pd.count()函数判断非缺失值的数量。该函数会遍历pd对象的每个元素,并返回非缺失值(不包括NaN)的数量。若该数量大于0,则表示pd对象中有值存在;若数量为0,则表示pd对象为空。
4. 使用pd.isna()函数判断是否存在缺失值或NaN。该函数会遍历整个pd对象,并返回一个新的pd对象,其中每个元素都是一个布尔值,表示该位置是否为缺失值或NaN。如果pd对象中有任何一个元素为True,则说明pd对象中存在缺失值或NaN;如果所有元素都为False,则说明pd对象中没有缺失值或NaN,即有值存在。
综上所述,以上四种方法都可以用来判断一个pd对象中是否有值存在,可以根据具体需求选择合适的方法进行判断。