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

filterfilter过滤的时候，后面的方法有判断大小相等关系的还有是不是空值的等等

在编程中，特别是涉及到数据处理时，`filter`函数通常用于从集合中筛选出满足特定条件的元素。在某些场景下，比如使用像Python的Pandas或Java的流(Stream) API，当你需要检查元素是否满足特定的关系（如大小相等、是否为空值等）时，可以将这些条件作为`filter`函数的回调函数传递。

举个例子，在Python的Pandas DataFrame中：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, None, 2, 3, 4],
    'B': ['a', '', 'b', 'c', 'd']
})

# 过滤出数值列中不等于0且非空值的行
filtered_df = df[df['A'].notnull() & (df['A'] != 0)]

# 过滤字符串列中长度大于0的元素
filtered_series = df['B'].dropna().str.len() > 0

在Java的Stream API中，你可以使用`filter()`方法配合Lambda表达式来实现类似功能：

List<String> list = Arrays.asList("a", "", "b", null);

// 过滤出非空的元素
List<String> nonEmptyStrings = list.stream()
    .filter(Objects::nonNull)
    .collect(Collectors.toList());

// 过滤出等于5的整数
List<Integer> numbers = IntStream.of(1, 2, 3, 4, 5)
    .filter(n -> n == 5)
    .boxed()
    .collect(Collectors.toList());

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)