Python中筛选出dataframe中空白格的行

可以使用`isnull()`方法和`any()`方法来筛选出dataframe中空白格的行。

假设我们有一个dataframe `df`，可以使用以下代码筛选出空白格的行：

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

其中，`isnull()`方法返回一个布尔型的dataframe，表示每个元素是否为空白格（即NaN或None），`any()`方法返回一个布尔值，表示每行是否存在至少一个空白格。通过`any(axis=1)`可以将该布尔值转化为每行的布尔值，然后使用布尔索引来筛选出包含空白格的行。

相关问题

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)]

Python中筛选出dataframe中大于10的行

可以使用布尔索引来筛选出dataframe中大于10的行：

import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [10, 20, 30, 40, 50],
                   'C': [100, 200, 300, 400, 500]})

# 筛选出大于10的行
df_gt_10 = df[df > 10]

print(df_gt_10)

输出结果为：

     A     B      C
0  NaN  10.0  100.0
1  NaN  20.0  200.0
2  3.0  30.0  300.0
3  4.0  40.0  400.0
4  5.0  50.0  500.0

可以看到，筛选出的结果是一个新的dataframe，其中大于10的元素被保留，小于等于10的元素被置为NaN。如果只想筛选出某一列中大于10的行，可以使用以下代码：

df_gt_10 = df[df['B'] > 10]

此时，筛选出的结果只包含'B'列中大于10的行。