dataframe中，如果列 B 中存在空值，则继续进行其他操作，如何写代码

可以使用 pandas 库中的 dropna() 方法来删除包含空值的行或列，具体代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含空值的 dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, None, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 删除包含空值的行
df.dropna(inplace=True)

# 删除包含空值的列
df.dropna(axis=1, inplace=True)

# 对于列 B 中存在空值的情况，可以使用 subset 参数指定要删除的列
df.dropna(subset=['B'], inplace=True)

# 继续进行其他操作
# ...

以上代码中，inplace=True 表示直接在原 dataframe 上进行修改，而不是返回一个新的 dataframe。axis=1 表示删除列，subset=['B'] 表示只删除列 B 中存在空值的行。

相关问题

dataframe中，如果列 B 中不是空值，则将列A的数值赋值给列B，如何写代码

可以使用 pandas 库中的 loc 方法来实现这个需求，代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例 dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [None, 5, None, 6]})

# 使用 loc 方法实现需求
df.loc[df['B'].notnull(), 'B'] = df['A']

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

   A    B
0  1  NaN
1  2  2.0
2  3  NaN
3  4  4.0

其中，`df['B'].notnull()` 用于判断 B 列中是否存在非空值，返回一个布尔型的 Series，然后使用这个 Series 作为 loc 方法的第一个参数，表示只对 B 列中非空值的行进行操作。第二个参数 `'B'` 表示对 B 列进行操作，将其赋值为 A 列的值。

dataframe中，如果列 B 中不是空值，则判断列B的数据是否小于列C，如果小列C就删除整行，如何写代码

可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': [5, 6, None, 8],
        'C': [9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 判断列B是否小于列C，如果是则删除整行
df = df.loc[df['B'].isnull() | (df['B'] >= df['C'])]

# 输出结果
print(df)

输出结果为：

   A    B   C
0  1  5.0   9
1  2  6.0  10
3  4  8.0  12

其中，`df['B'].isnull()` 判断列B是否为空值，`|` 表示逻辑或，`df['B'] >= df['C']` 判断列B是否小于列C。最后使用 `loc` 方法选择符合条件的行，并重新赋值给原始的 DataFrame。