python判断一行中只有空值和100%，或者是全部是空值，或者全部是100%

可以使用`eq()`方法和`all()`方法来判断一行中的值是否符合条件。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                   'B': [5, None, 7, None],
                   'C': [None, None, None, None],
                   'D': [None, None, None, None],
                   'E': [1, None, 1, None]})

# 判断一行中的值是否符合条件
def is_full_row(row):
    return row.isin([1.0, None]).all()

# 过滤符合条件的行
full_rows = df[df.apply(is_full_row, axis=1)]

以上代码中，`is_full_row()`函数用于判断一行中的值是否符合要求，即是否全部是空值或100%。`apply()`方法可以对DataFrame中的每一行应用该函数，返回一个布尔型的Series，表示该行是否符合要求。最后，使用该Series来过滤符合条件的行。

如果希望判断的是一行中只有空值或100%，则可以将`isin()`方法的参数修改为`[1.0, None]`。

相关问题

python判断每行中只有空值和100%，或者是全部是空值，或者全部是100%，删除这样的值，并输出新的Dataframe

可以使用`eq()`方法和`all()`方法来判断每行中的值是否符合条件，然后使用`dropna()`方法和`drop()`方法删除不符合条件的行和非空但不符合条件的值。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                   'B': [5, None, 7, None],
                   'C': [None, None, None, None],
                   'D': [None, None, None, None],
                   'E': [1, None, 1, None]})

# 判断一行中的值是否符合条件
def is_full_row(row):
    return row.isin([1.0, None]).all()

# 删除不符合条件的行和非空但不符合条件的值
full_rows = df[df.apply(is_full_row, axis=1)]
full_rows = full_rows.dropna(how='all')
full_rows = full_rows.drop(full_rows[~full_rows.apply(is_full_row, axis=1)].index)

# 输出新的DataFrame
print(full_rows)

以上代码中，`is_full_row()`函数用于判断一行中的值是否符合要求，即是否全部是空值或100%。`apply()`方法可以对DataFrame中的每一行应用该函数，返回一个布尔型的Series，表示该行是否符合要求。然后，使用`dropna()`方法删除空行，使用`drop()`方法删除不符合条件的行。最后，输出新的DataFrame。

python中一个Dataframe中，如果一行中只有空值和100%，则删除整行

可以使用`drop()`方法和`all()`方法来删除DataFrame中一行中只有空值和100%的行。

具体步骤如下：

1. 使用`all()`方法查找所有包含空值和100%的行。
2. 使用`drop()`方法删除包含空值和100%的行。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],
                   'B': [5, None, 7, None],
                   'C': [None, None, None, None],
                   'D': [None, None, None, None],
                   'E': [1, 1, 1, 1]})

# 查找包含空值和100%的行
rows_to_drop = df[(df.isin([1.0, None]).all(axis=1))]

# 删除包含空值和100%的行
df = df.drop(rows_to_drop.index)

以上代码将会删除所有一行中只有空值和100%的行，返回一个新的DataFrame。