pandas filter 非空值
时间: 2023-06-10 12:06:42 浏览: 49
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:
```python
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
pandas数据预处理空值
在pandas中,处理数据中的空值是非常重要的一步,可以使用以下方法进行数据预处理空值:
1. 检查空值:使用`isnull()`函数可以检查数据中的空值,返回一个布尔类型的DataFrame,其中空值为True,非空值为False。
2. 处理空值:可以使用以下方法来处理空值:
- 删除空值:使用`dropna()`函数可以删除包含空值的行或列。可以通过设置`axis`参数来指定删除行还是列,默认为删除行。
- 填充空值:使用`fillna()`函数可以填充空值。可以通过设置`value`参数来指定填充的值,也可以通过设置`method`参数来指定填充的方法,如使用前一个非空值填充、后一个非空值填充等。
3. 替换特定值:使用`replace()`函数可以替换数据中的特定值。可以通过设置`to_replace`参数来指定要替换的值,通过设置`value`参数来指定替换后的值。
4. 插值填充:使用`interpolate()`函数可以进行插值填充。该函数可以根据已知数据点的位置和数值,推断出未知数据点的数值。
pandas dropna 与空值
pandas中的dropna函数用于删除包含空值或缺失值的行或列。该函数具有以下参数:
- axis:指定删除行还是列,默认为0(删除行)。
- how:指定删除的条件,默认为'any',表示只要有一个空值或缺失值就删除,也可以设置为'all',表示只有全部为空值或缺失值才删除。
- thresh:指定每行或每列至少需要有多少个非空值或非缺失值才不被删除。
- subset:指定要检查的列或行的标签。
- inplace:指定是否在原始DataFrame上进行修改,默认为False,即返回一个新的DataFrame。
以下是一个示例,演示了如何使用dropna函数删除包含空值或缺失值的行或列:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含空值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4],
'B': [5, None, 7, 8],
'C': [None, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)
# 删除包含空值的行
df_dropna_rows = df.dropna()
print("删除包含空值的行:")
print(df_dropna_rows)
# 删除包含空值的列
df_dropna_cols = df.dropna(axis=1)
print("删除包含空值的列:")
print(df_dropna_cols)
```