pandas筛选出“grade”列为空值的同学 输出其学生中的基本信息：id name “专业”

好的，可以使用 Pandas 的 loc 函数来筛选出“grade”列为空值的同学，并输出其学生中的基本信息。具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('students.csv')

# 筛选 grade 列为空值的行，并输出 id、name 和 “专业” 列
result = df.loc[df['grade'].isnull(), ['id', 'name', '专业']]

# 打印结果
print(result)

需要将代码中的 'students.csv' 替换成你实际的数据文件名。输出的结果格式为：

    id  name  专业
2    3    张三  计算机
7    8    王五  电子信息
9   10    赵六  计算机
11  12    刘七  电子信息

其中，id、name 和 “专业” 列分别对应了学生的学号、姓名和所在专业。

相关问题

pandas筛选出“grade”列为non的同学 输出其学生中的基本信息：id name “专业”

好的，我可以使用 Pandas 库来查询并输出该信息。根据您的要求，代码如下：

import pandas as pd

# 读取包含学生信息的表格
df = pd.read_excel('students.xlsx')

# 筛选出“grade”列为non的同学，并输出其学生中的基本信息：id, name, “专业”
result = df.loc[df['grade'] == 'non', ['id', 'name', '专业']]
print(result)

在这个代码中，我们首先使用 `pd.read_excel()` 读取包含学生信息的 Excel 表格文件（假设为 "students.xlsx"），然后使用 `df.loc[]` 方法筛选出“grade”列为non的同学，并输出他们的学生基本信息：id、name、专业。最后，使用 `print()` 函数输出结果。

请注意，此代码是根据您提供的问题所编写的，如果您想要更改查询条件或输出的信息，请告诉我具体要求，我会根据您的要求进行修改。

pandas 筛选出某列为空值

可以使用 `isnull()` 方法来判断某列是否为空值，然后使用布尔索引筛选出该列为空值的行。

比如，假设要筛选出 DataFrame `df` 中 `column_name` 这一列为空值的行，可以使用以下代码：

null_mask = df['column_name'].isnull()  # 判断某列是否为空值
result = df[null_mask]  # 使用布尔索引筛选出为空值的行

其中 `null_mask` 是一个布尔数组，表示每一行 `column_name` 是否为空值，`result` 则是筛选出来的结果。