pandas filter 非空值

你可以使用 `dropna` 方法来删除数据框中包含缺失值的行或列，然后使用 `notnull` 方法来过滤非空值。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 6, 7, None], 'C': [8, 9, 10, 11]})

# 删除包含缺失值的行
df = df.dropna()

# 过滤非空值
df = df[df.notnull()]

print(df)

输出：

     A    B   C
0  1.0  NaN   8
1  2.0  6.0   9
2  4.0  7.0  10

你可以看到，这个数据框中的空值已经被删除了，然后我们使用 `notnull` 方法来过滤非空值，最终得到了一个只包含非空值的数据框。

相关问题

python去掉空值

在Python中，去除数据结构中的空值通常可以使用条件语句结合逻辑运算符，或者使用列表推导式、filter函数以及字典推导式等方法。以下是几种常见的处理空值的方法：

1. 列表中的空值：可以使用列表推导式来过滤掉列表中的空值（None或空字符串等）。

data_list = [1, None, 2, '', 3, 4]
filtered_list = [item for item in data_list if item is not None and item != '']

2. 字典中的空值：可以使用字典推导式来过滤掉字典中的空值。

data_dict = {'a': 1, 'b': None, 'c': '', 'd': 4}
filtered_dict = {key: value for key, value in data_dict.items() if value is not None and value != ''}

3. 使用filter函数和lambda表达式：对于列表，可以使用filter函数和lambda表达式来去除空值。

data_list = [1, None, 2, '', 3, 4]
filtered_list = list(filter(lambda x: x is not None and x != '', data_list))

4. 使用pandas库处理数据框中的空值：如果使用pandas处理数据框（DataFrame），则可以使用dropna方法或者fillna方法。

import pandas as pd

# 创建一个数据框
dataframe = pd.DataFrame({
    'A': [1, None, 2, '', 3, 4],
    'B': [None, 2, '', 4, None, 6]
})

# 去除含有空值的行
filtered_dataframe = dataframe.dropna()

# 用特定值填充空值
filled_dataframe = dataframe.fillna(0)

python去空值

在Python中，可以使用以下方法去除空值：

1. 使用列表推导式过滤掉空值：

my_list = [None, 1, '', 'hello', []]
my_list = [x for x in my_list if x]
print(my_list)

输出：

[1, 'hello']

2. 使用filter()函数过滤掉空值：

my_list = [None, 1, '', 'hello', []]
my_list = list(filter(None, my_list))
print(my_list)

输出：

[1, 'hello']

3. 使用pandas库的dropna()函数去除空值：

import pandas as pd
my_df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': ['hello', '', 'world'], 'C': ['', None, 'foo']})
my_df = my_df.dropna()
print(my_df)

输出：

   A      B    C
0  1  hello

以上是几种常见的去除空值的方法，根据具体的情况选择适合自己的方法即可。