pandas待遇空值的行怎么求

在Pandas中，处理空值（通常用`NaN`表示）的行主要有几种常见的操作：

1. **删除含有空值的行**：
使用`dropna()`函数可以根据条件删除含有空值的行。例如，`df.dropna()`会删除所有含有空值的行，而`df.dropna(how='any')`则只要有一列有空值就会删除整行。

2. **填充空值**：
- `fillna(value)` 可以用给定的值替换所有的空值。
- `ffill()` 或 `bfill()` 分别向前填充（从上一行取值）或向后填充（向下一行取值），适用于时间序列数据。
- `interpolate()` 可以通过线性插值或其他方法填充缺失值。

3. **统计空值**：
使用`isnull()`函数判断每个位置是否有空值，再结合`sum()`或`.count()`统计每行或每列的空值数量。如前面所述的`df.isnull().sum(axis=0)`就是计算每行的空值数量。

4. **计算处理后的结果**：
有时你想保留一些统计信息，例如计算每列非空值的平均值、总和等，可以用`mean()`、`sum()`等函数先排除空值再计算。

5. **标记空值**：
如果只是想了解哪些行有空值，而不进行实际删除，可以创建一个新的布尔系列标记空值所在的行，如`df[df.isnull().any(axis=1)]`。

针对不同需求，选择合适的处理方式即可。

相关问题

pandas 提取含有空值行

在 pandas 中，可以使用 dropna() 函数来删除含有空值的行。dropna() 函数的默认操作是删除含有任何空值的行，如果要指定只删除含有特定列的空值的行，则需要通过 subset 参数来指定要删除的列。

例如，假设有一个名为 df 的 DataFrame，其中含有空值的行需要被删除，则可以使用如下代码：

df = df.dropna()

这将删除 df 中的所有含有空值的行。如果要指定只删除含有特定列的空值的行，可以使用如下代码：

df = df.dropna(subset=['column1', 'column2'])

其中，column1 和 column2 是含有空值的列的名称。这将只删除含有 column1 或 column2 中的空值的行。

除了使用 dropna() 函数，还可以使用 isnull() 函数来检测 DataFrame 中的空值，以便进一步处理。例如，可以使用如下代码获取含有空值的行：

df[df.isnull().any(axis=1)]

其中，any() 函数用于检查每行中是否存在空值，并返回含有空值的行的布尔值。使用 any(axis=1) 可以在每行上执行 any() 函数，并将结果转换为一维布尔数组。然后，将该数组用作 DataFrame 的索引，即可获取含有空值的行。

pandas 删除空值

在 Pandas 中，我们可以使用 dropna() 函数来删除空值。这个函数默认会删除包含任意空值的行或列，具体取决于你所指定的轴参数。你可以使用 axis 参数来指定删除行还是列，默认为删除行。如果你想在原地删除空值而不是创建一个新的 DataFrame，可以使用 inplace=True 参数。除此之外，你还可以使用 thresh 参数来指定每行或每列至少需要包含多少个非空值才不会被删除。

下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [5, None, None, 8],
                   'C': [9, 10, 11, 12]})

# 删除包含空值的行
df.dropna()

# 删除包含空值的列
df.dropna(axis=1)

# 在原地删除包含空值的行
df.dropna(inplace=True)

# 至少需要两个非空值才保留该行或该列
df.dropna(thresh=2)