pandas 提取含有空值行

在 pandas 中，可以使用 dropna() 函数来删除含有空值的行。dropna() 函数的默认操作是删除含有任何空值的行，如果要指定只删除含有特定列的空值的行，则需要通过 subset 参数来指定要删除的列。

例如，假设有一个名为 df 的 DataFrame，其中含有空值的行需要被删除，则可以使用如下代码：

df = df.dropna()

这将删除 df 中的所有含有空值的行。如果要指定只删除含有特定列的空值的行，可以使用如下代码：

df = df.dropna(subset=['column1', 'column2'])

其中，column1 和 column2 是含有空值的列的名称。这将只删除含有 column1 或 column2 中的空值的行。

除了使用 dropna() 函数，还可以使用 isnull() 函数来检测 DataFrame 中的空值，以便进一步处理。例如，可以使用如下代码获取含有空值的行：

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

其中，any() 函数用于检查每行中是否存在空值，并返回含有空值的行的布尔值。使用 any(axis=1) 可以在每行上执行 any() 函数，并将结果转换为一维布尔数组。然后，将该数组用作 DataFrame 的索引，即可获取含有空值的行。

相关问题

pandas怎么删除含有空值的行

可以使用pandas的drop()方法来删除含有特定数值的行或列。

删除含有特定数值的行：

df.drop(df[df['列名'] == 特定数值].index, inplace=True)

其中，df是数据框，'列名'是要删除的列名，特定数值是要删除的数值。

删除含有特定数值的列：

df.drop(columns=['列名'], inplace=True)

其中，df是数据框，'列名'是要删除的列名。

pandas查看有空值的行

在使用pandas处理数据时，有时候需要查看数据集中是否存在空值。可以使用pandas的isnull函数得到每个元素是否为空值的布尔值，然后使用any函数按行汇总，得到每行是否存在空值的布尔值。最后，使用该布尔值作为筛选条件，即可筛选出包含空值的行。

具体步骤如下：

1.导入pandas库，读取数据集并存储在DataFrame类型的变量中。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

2.使用isnull函数得到每个元素是否为空值的布尔值，并使用any函数按行汇总得到每行是否存在空值的布尔值。

null_bool = data.isnull().any(axis=1)

3.使用该布尔值作为筛选条件，即可得到包含空值的行。

null_rows = data[null_bool]

其中，axis参数为1表示按行处理（按列处理则为0）。

通过上述方法，就可以快速查看数据集中是否存在空值，并且得到包含空值的行。