用Pandas写代码,查找列名为”A"中的空白值,然后删除空白值,马上生效。显示文件
时间: 2023-09-20 13:05:56 浏览: 63
### 回答1:
你可以按照以下步骤使用 Pandas 找到列名为 "A" 中的空值,并删除这些空值:
1. 导入 Pandas 模块并读取文件:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv("文件名.csv")
```
2. 找到 "A" 列中的空值:
```python
null_A = df["A"].isnull()
```
3. 删除 "A" 列中的空值:
```python
df = df.drop(df[null_A].index)
```
4. 保存更改并显示文件:
```python
df.to_csv("文件名.csv", index=False)
print(df)
```
这样,你就可以找到 "A" 列中的空值并删除它们,然后保存更改并显示文件。
### 回答2:
使用Pandas库可以很方便地对数据进行处理和分析。下面是使用Pandas库写代码来找出列名为"A"中的空值并删除的过程:
```python
# 导入Pandas库
import pandas as pd
# 读取文件
data = pd.read_csv('文件名.csv')
# 查找列名为"A"中的空白值
null_values = data['A'].isnull()
# 删除空白值
data = data[~null_values]
# 立即生效
data.reset_index(drop=True, inplace=True)
# 显示文件
print(data)
```
在上述代码中,首先使用`pd.read_csv()`函数读取文件,并将数据存储在`data`变量中。然后,通过`data['A'].isnull()`来查找"A"列的空白值,返回一个布尔值的Series对象`null_values`。接下来,使用`data[~null_values]`来删除包含空白值的行,并将结果重新赋值给`data`。最后,使用`reset_index()`函数重置行索引,并使用`print()`函数显示最终的数据框。
### 回答3:
使用Pandas可以很方便地处理数据。要查找列名为"A"中的空白值,可以按照以下步骤进行代码编写。
```python
import pandas as pd
# 读取文件
data = pd.read_csv("文件名.csv") # 假设文件是以逗号分隔的CSV文件,需要根据实际情况调整参数
# 查找列名为"A"中的空白值
null_values = data[data["A"].isnull()] # 使用isnull()方法判断空白值,返回boolean的DataFrame
# 删除空白值
data.dropna(subset=["A"], inplace=True) # 使用dropna()方法删除空白值,subset参数为要删除空白值的列名,inplace参数为True则会马上生效
# 显示文件
print(data)
```
以上代码首先使用`pd.read_csv()`方法读取文件,并将其存储在`data`变量中。接下来,使用`data["A"].isnull()`方法在"A"列中查找空白值,返回一个boolean的DataFrame,我们将其赋值给`null_values`变量。
然后,使用`data.dropna()`方法删除空白值,其中`subset=["A"]`表示只删除"A"列中的空白值。`inplace=True`表示直接在`data`变量上进行修改,即马上生效。
最后,使用`print(data)`将修改后的文件打印出来,进行查看。
注意,在代码中的文件名需要根据实际情况进行修改,还需要根据文件的格式和具体需求调整代码。