python筛选出空值

在Python中，可以使用Pandas库来筛选出空值。假设你有一个名为`df`的数据框，你可以使用以下代码来筛选出空值：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 
                   'B': [5, None, 7, 8]})

# 筛选出空值
null_values = df[df.isnull().any(axis=1)]

# 输出结果
print(null_values)

在上面的代码中，我们使用`isnull()`方法来检查数据框中的每个单元格是否为空值，然后使用`any()`方法来找到至少有一个空值的行。最后，我们将筛选出的行存储在`null_values`中，并将其打印出来。

相关问题

python筛选excel空值

要筛选Excel表格中的空值，你可以使用Python的pandas库来处理。下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 筛选空值
df_filtered = df[df.isnull().any(axis=1)]

# 打印筛选结果
print(df_filtered)

在这个代码中，我们首先使用`pd.read_excel()`来读取Excel文件，并将数据存储在一个DataFrame对象中。然后，我们使用`df.isnull()`来检查每个单元格是否为空值，返回一个布尔型的DataFrame。接下来，使用`any(axis=1)`将每一行的结果合并为一个Series对象，表示该行是否有空值。最后，通过将这个Series对象作为索引传递给原始DataFrame对象`df`，我们就可以筛选出含有空值的行，并将结果存储在`df_filtered`中。

你可以根据自己的需求对此代码进行修改，比如指定特定的列进行筛选等。

python pandas筛选空值

在Python的pandas库中，可以使用notnull()函数来筛空值。notnull()函数返回一个布尔值的DataFrame，其中True表示对应位置的值不是空值，False表示对应位置的值是空值[^1]。

以下是一个示例代码，演示如何使用notnull()函数来筛选空值：

import pandas as pd

# 创建一个包含空值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4],
        'B': [None, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用notnull()函数筛选空值
result = df.notnull()
print(result)

输出结果为：

       A      B
0   True  False
1   True   True
2  False   True
3   True   True

上述代码中，我们创建了一个包含空值的DataFrame，并使用notnull()函数筛选空值。结果显示了每个位置是否为空值。