pandas 某列数据去空

要去除Pandas数据帧（DataFrame）中某一列的空值，可以使用`dropna()`函数。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据帧
data = {'A': [1, 2, None, 4, None],
        'B': [5, None, 7, None, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 去除列'A'中的空值
df['A'].dropna(inplace=True)

print(df)

在这个例子中，我们首先创建了一个示例数据帧`df`，其中包含列'A'和列'B'。然后，使用`dropna()`函数去除了列'A'中的空值。`inplace=True`参数表示在原数据帧上进行修改。

输出结果将是去除空值后的数据帧：

     A    B
0  1.0  5.0
1  2.0  NaN
3  4.0  NaN

可以看到，只有列'A'中的空值被去除了。

相关问题

pandas 过滤某列不等于空

在Pandas中，你可以使用`dropna()`函数来过滤掉某一列（假设名为'data_column'）中的缺失值，但如果你想要筛选出不等于空值的数据，可以使用`equals()`函数结合`~`操作符来进行条件筛选。这里有一个示例：

import pandas as pd

# 假设df是你DataFrame的名字，data_column是你想要筛选的列名
df_filtered = df[df['data_column'] != '']

# 这里我们创建一个新的DataFrame，只包含'data_column'列中不为空的行
df_filtered.head()

这段代码会返回一个新的DataFrame，其中'data_column'列中的值都不等于空字符串。

pandas读取dataframe某列不为空的数据

Pandas库中的`pandas.read_csv()`或`read_excel()`等函数读取数据文件时，可以利用DataFrame的特性来筛选出某一列不为空的数据。首先，你需要加载数据到DataFrame：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 或者读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

然后，你可以使用`dropna()`方法结合指定列名，只保留该列非空的行：

non_empty_column = 'column_name'  # 替换为你要检查的列名
df_with_non_empty_data = df.dropna(subset=[non_empty_column])

这里`subset`参数是一个列表，指定了需要检查不为空的列。如果所有指定列都不为空，那么整个行就会被保留。

如果你只是想检查某个列是否存在缺失值，并不关心是否删除它们，可以先用`isnull()`或`notnull()`方法查看：

empty_rows_mask = df[non_empty_column].isnull()
print(df[empty_rows_mask])  # 打印出该列存在缺失值的行