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如何提取每一行数据个数不同的csv文件中的指定行列

可以使用pandas的read_csv函数读取csv文件，然后使用dropna函数删除含有空值的行，最后使用iloc函数按照指定行和列提取数据。示例代码如下：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('filename.csv')

# 删除含有空值的行
df = df.dropna()

# 提取指定行和列的数据
data = df.iloc[row_index, col_index]

其中，row_index为你想要提取的行的索引，col_index为你想要提取的列的索引。注意，索引从0开始计数。例如，提取第一行和第二行，第三列和第四列的数据，可以将代码修改为：

data = df.iloc[[0,1],[2,3]]