Python中筛选出dataframe中没有值的行
时间: 2024-04-30 19:23:36 浏览: 7
可以使用isnull()函数和any()函数来实现筛选出dataframe中没有值的行,示例如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含空值的dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, None]})
# 使用isnull()函数和any()函数筛选出没有值的行
null_rows = df[df.isnull().any(axis=1)]
print(null_rows)
```
输出结果为:
```
A B C
1 2.0 NaN 10.0
2 NaN 7.0 11.0
3 4.0 8.0 NaN
```
在上述示例中,首先创建了一个包含空值的dataframe,然后使用isnull()函数判断每个元素是否为空值,再使用any()函数判断每行是否至少有一个空值。最后,将结果赋值给null_rows变量并打印输出。可以看到,输出结果为包含所有没有值的行的dataframe。
相关问题
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:
```python
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。
Python中筛选出dataframe中空值的行
可以使用`dropna()`函数来删除包含空值的行,也可以使用`isnull()`函数来检查是否为null,再用`any()`函数检查是否有任何一个是true。示例如下:
```
import pandas as pd
# 创建数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
'B': [5, 6, 7, None],
'C': [None, 9, 10, 11]})
# 删除包含空值的行
df.dropna(inplace=True)
# 检查是否为null
null_df = df[df.isnull().any(axis=1)]
```