筛选dataframe的空值列
时间: 2023-09-09 22:10:02 浏览: 53
可以使用`isnull()`函数和`all()`函数进行空值列的筛选。
示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],
'B': [None, None, None, None],
'C': [5, 6, 7, 8]})
# 筛选空值列
null_cols = df.columns[df.isnull().all()]
print(null_cols)
```
输出结果:
```
Index(['B'], dtype='object')
```
说明:上述代码中,`isnull()`函数用于判断DataFrame中的每个元素是否为空值(NaN或None),返回一个布尔型的DataFrame;`all()`函数用于判断每个列是否全为True,即该列是否全部为空值,返回一个布尔型的Series;`columns`属性用于获取DataFrame的列名,返回一个Index类型的对象。将返回的Series作为索引,即可获取所有全为空值的列名。
相关问题
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)]
```
r dataframe 去除空值
在 R 中,我们可以使用`na.omit()`函数或`complete.cases()`函数来去除数据框中的空值。
使用`na.omit()`函数,它会返回一个去除了空值的新数据框。具体操作如下:
```r
# 创建一个包含空值的数据框
df <- data.frame(A = c(1, NA, 3),
B = c(NA, 5, 6))
# 使用na.omit()函数去除空值
new_df <- na.omit(df)
# 打印去除空值后的数据框
print(new_df)
```
使用`complete.cases()`函数,它会返回一个逻辑向量,用于判断每一行是否包含空值。我们可以根据这个向量筛选数据框。具体操作如下:
```r
# 创建一个包含空值的数据框
df <- data.frame(A = c(1, NA, 3),
B = c(NA, 5, 6))
# 使用complete.cases()函数筛选数据框
new_df <- df[complete.cases(df), ]
# 打印去除空值后的数据框
print(new_df)
```
无论使用哪种方法,都可以通过去除空值来获得一个不包含空值的新数据框。