Python中筛选出dataframe中空值的行

可以使用`dropna()`函数来删除包含空值的行，也可以使用`isnull()`函数来检查是否为null，再用`any()`函数检查是否有任何一个是true。示例如下：

import pandas as pd

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
                   'B': [5, 6, 7, None],
                   'C': [None, 9, 10, 11]})

# 删除包含空值的行
df.dropna(inplace=True)

# 检查是否为null
null_df = df[df.isnull().any(axis=1)]

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Python中筛选出dataframe中没有值的行

可以使用isnull()函数和any()函数来实现筛选出dataframe中没有值的行，示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含空值的dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, None]})

# 使用isnull()函数和any()函数筛选出没有值的行
null_rows = df[df.isnull().any(axis=1)]

print(null_rows)

输出结果为：

     A    B     C
1  2.0  NaN  10.0
2  NaN  7.0  11.0
3  4.0  8.0   NaN

在上述示例中，首先创建了一个包含空值的dataframe，然后使用isnull()函数判断每个元素是否为空值，再使用any()函数判断每行是否至少有一个空值。最后，将结果赋值给null_rows变量并打印输出。可以看到，输出结果为包含所有没有值的行的dataframe。

python dataframe输出有空值的行

### 回答1：
要输出Python DataFrame中有空值的行，可以使用Pandas库中的isnull()函数和any()函数。isnull()函数用于检测DataFrame中的空值，返回一个布尔矩阵，其中每个元素表示对应位置是否为空值。any()函数用于检测布尔矩阵的每一行，如果该行中存在至少一个True值，则返回True，否则返回False。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含空值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': ['a', None, 'c', 'd', 'e'],
        'C': ['foo', 'bar', None, 'baz', 'qux']}
df = pd.DataFrame(data)

# 输出含有空值的行
null_rows = df[df.isnull().any(axis=1)]
print(null_rows)

运行以上代码，将输出包含空值的行：

     A     B     C
2  NaN     c  None

以上代码中，首先创建了一个包含空值的DataFrame。然后通过df.isnull()函数获取一个布尔矩阵，表示DataFrame中每个位置是否为null。再通过any()函数检测每一行是否存在空值，得到一个布尔序列。最后通过布尔序列来筛选出含有空值的行，并将其输出。

### 回答2：
在Python中，可以使用pandas库来处理数据框（DataFrame）中的空值。要输出包含空值的行，可以使用`isnull()`函数检查DataFrame是否包含空值，并将其与`any()`函数一起使用来标识具有空值的行。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含空值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8], 'C': [None, 10, 11, 12]})

# 使用isnull()函数检查DataFrame中的空值
null_rows = df.isnull().any(axis=1)

# 输出包含空值的行
print(df[null_rows])

输出结果为：

     A    B     C
0  1.0  5.0  None
1  2.0  NaN  10.0

在示例中，我们首先创建了一个具有空值的DataFrame。然后，我们使用`isnull()`函数检查DataFrame中的空值，并将结果存储在`null_rows`变量中。接下来，我们使用`null_rows`变量来过滤DataFrame，并输出包含空值的行。

请注意，`isnull()`函数返回一个布尔值的DataFrame，其中每个单元格都表示该位置是否为空值。然后，我们使用`any()`函数来检查每一行是否至少有一个空值，返回具有True或False的Series对象。最后，我们将Series对象用作DataFrame的索引，以输出具有空值的行。

### 回答3：
在Python中使用pandas库中的DataFrame数据结构，可以通过以下步骤输出具有空值的行：

首先，导入所需的库：

import pandas as pd

接下来，创建一个包含空值的DataFrame示例：

data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Amy'],
        'Age': [20, 25, None, 30],
        'Gender': ['Male', 'Male', 'Female', 'Female']}
df = pd.DataFrame(data)

此示例DataFrame包含4个行和3个列(Name、Age和Gender)。第三行的Age列具有空值(None)。

现在，我们可以使用`isnull()`方法和`any(axis=1)`方法来判断每一行是否有空值，并输出这些行：

df_with_null = df[df.isnull().any(axis=1)]
print(df_with_null)

这将输出具有空值的行：

  Name   Age  Gender
2  John  None  Female

在这个例子中，只有第三行有空值。