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

删除dataframe中空行

你可以使用dropna()函数来删除DataFrame中的空值行。具体使用方法是：

df.dropna(inplace=True)

其中，df是指你所要删除空值行的DataFrame，inplace=True表示在原DataFrame上进行修改，即直接在原DataFrame中删除空值行，而不是生成一个新的DataFrame。

python计算Dataframe中空值率为多少

可以使用 `isnull()` 和 `sum()` 函数来计算DataFrame中的空值数量，然后除以DataFrame的总数，即可计算出空值率。

具体代码如下：

import pandas as pd

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

# 计算空值数量
null_count = df.isnull().sum().sum()

# 计算空值率
null_rate = null_count / (df.shape[0] * df.shape[1])

print(f'空值率为{null_rate:.2%}')

输出结果为：

空值率为25.00%