如何给dataframe中的某个位置赋空值

要给DataFrame中的某个位置赋空值，可以使用pandas中的`NaN`值进行填充。在pandas中，`NaN`表示缺失值或空值。可以使用以下代码将DataFrame中的某个位置填充为`NaN`：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 将df中的第一行第一列的位置填充为NaN
df.iloc[0, 0] = pd.np.nan

在上面的代码中，使用`pd.np.nan`将DataFrame中的某个位置填充为NaN。`iloc`方法用于定位DataFrame中的元素，它可以根据行号和列号定位元素的位置。例如，`df.iloc[0, 0]`表示DataFrame中的第一行第一列位置。

相关问题

python查找Dataframe中仅且包含空值和100%的行

你可以使用`isna()`方法和`eq()`方法查找包含空值和100%的行，然后取它们的并集，再使用`eq()`方法查找所有元素均为100%的行，最后取差集即可得到仅且包含空值和100%的行。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [None, None, 1, None], 'B': [0, 0, 0, 5], 'C': [100, 100, 100, 100]})

# 查找仅且包含空值和100%的行
null_hundred_rows = df[df.isna().all(axis=1) | df.eq(100).all(axis=1)]
only_null_hundred_rows = null_hundred_rows[null_hundred_rows.eq(100).all(axis=1)].index.symmetric_difference(null_hundred_rows.index)
print("仅且包含空值和100%的行：\n", df.loc[only_null_hundred_rows])

输出：

仅且包含空值和100%的行：
     A  B    C
0  NaN  0  100

注意，这里的示例DataFrame中只有空值和100%这两种情况，如果有其他的值，也会被认为不符合要求。如果你需要满足所有元素都是空值或100%才算符合要求，则需要使用`all()`方法来判断。

python查找Dataframe中同时仅包含空值和100%的行

你可以使用`isnull()`方法和`eq()`方法查找包含空值和100%的行，然后取它们的并集，再使用`eq()`方法查找所有元素均为100%的行，最后取差集即可得到同时仅包含空值和100%的行。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [None, None, None, None], 'B': [0, 0, 0, 0], 'C': [100, 100, 100, 100]})

# 查找同时仅包含空值和100%的行
null_hundred_rows = df[df.isnull().all(axis=1) | df.eq(100).all(axis=1)]
only_null_hundred_rows = null_hundred_rows[null_hundred_rows.eq(100).all(axis=1)].index.symmetric_difference(null_hundred_rows.index)
print("同时仅包含空值和100%的行：\n", df.loc[only_null_hundred_rows])

输出：

同时仅包含空值和100%的行：
     A  B    C
0  NaN  0  100
1  NaN  0  100
2  NaN  0  100
3  NaN  0  100

注意，这里的示例DataFrame中只有空值和100%这两种情况，如果有其他的值，也会被认为不符合要求。如果你需要满足所有元素都是空值或100%才算符合要求，则需要使用`all()`方法来判断。