dataframe怎么查找一行字符全为true的行，返回全为true的行形成的dataframe

假设你的 DataFrame 名称为 `df`，你可以使用 Pandas 中的 `all` 方法来查找一行字符全为 `True` 的行。以下是代码示例：

# 查找所有字符全为 True 的行
true_rows = df[df.apply(lambda x: x.all(), axis=1)]

# 返回全为 True 的行形成的新 DataFrame
true_df = pd.DataFrame(true_rows)

首先，我们使用 `apply` 方法遍历 DataFrame 的每一行，并使用 `all` 方法检查该行是否所有元素都为 `True`。将 `axis=1` 参数传递给 `apply` 方法，表示我们希望遍历每一行而不是每一列。

然后，我们使用布尔索引（Boolean indexing）从原始 DataFrame 中选择所有字符全为 `True` 的行，并将它们保存在一个新的 DataFrame 中，即 `true_rows`。

最后，我们使用 `pd.DataFrame` 构造函数将 `true_rows` 转换为一个新的 DataFrame，即 `true_df`，它只包含字符全为 `True` 的行。

相关问题

dataframe怎么查找一行字符全为TRUE的行，返回全为TRUE的行形成的dataframe

假设您的DataFrame为`df`，您可以使用以下方式来查找一行字符全为True的行，并返回包含这些行的新DataFrame：

# 生成示例数据
import pandas as pd

data = {'A': [True, False, True],
        'B': [True, True, True],
        'C': [True, True, False]}

df = pd.DataFrame(data)

# 查找所有字符全为True的行
mask = (df == True).all(axis=1)
new_df = df[mask]

print(new_df)

这里我们使用`==`操作符将DataFrame中的所有元素与`True`进行比较，返回一个布尔类型的DataFrame。然后，我们使用`all(axis=1)`方法沿着行的方向检查每一行是否每个元素都为`True`。最后，我们使用这个布尔类型的掩码过滤原始的DataFrame，得到新的DataFrame，其中只包含所有字符都为`True`的行。

参考上课讲授内容，使用pandas库读入一个数据文件data.csv， DataFrame对象展示内容如下所示： 这是一家服装店统计的会员数据。最上面的一行是列坐标，最左侧一 列是行坐标。列坐标中，第 0 列代表的是序号，第 1 列代表的会员 的姓名，第 2 列代表年龄，第 3 列代表体重，第 4~6 列代表男性 会员的三围尺寸，第 7~9 列代表女性会员的三围尺寸。 (1) 删除值全为Nan的行，删除序号列。 (2) 对df对象进行列索引标识。 (3) 年龄中的Nan值用年龄的均值替换。 (4) 将体重列中单位为kgs的数据全部变换成单位为lbs的数据 (1kgs=2.2lbs)，再去除lbs后缀。 (5) 将体重列中Nan值用体重的均值替换。 (6) 剔除会员姓名列中的异常字符，再将会员的姓名划分为姓和名 两列。 (7) 将女性会员的腰围列中的Nan用女性腰围的均值替换。 (8) 在df对象中增加一个性别列，男性值为“1”，女性值 为”0”。

好的，以下是针对您提供的数据文件data.csv的处理代码，使用的是Python中的pandas库：

import pandas as pd

# 读取数据文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# (1) 删除值全为Nan的行，删除序号列
df.dropna(how='all', inplace=True)  # 删除值全为Nan的行
df.drop(columns=['序号'], inplace=True)  # 删除序号列

# (2) 对df对象进行列索引标识
columns = ['姓名', '年龄', '体重', '胸围', '腰围', '臀围']
columns.extend(['{}'.format(i) for i in range(1, 4)])
columns.extend(['{}'.format(i) for i in range(4, 7)])
df.columns = columns

# (3) 年龄中的Nan值用年龄的均值替换
df['年龄'].fillna(df['年龄'].mean(), inplace=True)

# (4) 将体重列中单位为kgs的数据全部变换成单位为lbs的数据 (1kgs=2.2lbs)，再去除lbs后缀
def kg_to_lbs(x):
    if pd.isna(x):
        return x
    else:
        return float(x[:-3]) * 2.2
df['体重'] = df['体重'].apply(kg_to_lbs)

# (5) 将体重列中Nan值用体重的均值替换
df['体重'].fillna(df['体重'].mean(), inplace=True)

# (6) 剔除会员姓名列中的异常字符，再将会员的姓名划分为姓和名两列
def clean_name(name):
    # 剔除异常字符
    name = name.replace('·', '')
    name = name.replace(' ', '')
    
    # 划分为姓和名两列
    if len(name) == 2:
        return name[0], name[1]
    else:
        return name[:2], name[2:]
df['姓'], df['名'] = zip(*df['姓名'].apply(clean_name))

# (7) 将女性会员的腰围列中的Nan用女性腰围的均值替换
df.loc[df['性别'] == 0, '腰围'].fillna(df.loc[df['性别'] == 0, '腰围'].mean(), inplace=True)

# (8) 在df对象中增加一个性别列，男性值为“1”，女性值为”0“
df['性别'] = df['胸围'].apply(lambda x: 1 if pd.notna(x) else 0)

以上代码完成了对数据文件的处理，实现了题目中要求的各个步骤。最终得到的DataFrame对象中，各列的含义如下：

- 姓、名：会员的姓和名
- 年龄：会员的年龄
- 体重：会员的体重，单位为磅（lbs）
- 胸围、腰围、臀围：会员的三围尺寸
- 性别：会员的性别，男性值为1，女性值为0