dataframe 判断空值

在Python中，可以使用pandas库中的DataFrame对象来判断空值。DataFrame对象中的isnull()方法可以返回一个布尔值的DataFrame对象，其中True表示该位置为空值，False表示该位置不为空值。例如：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]})

# 判断是否为空值
print(df.isnull())

输出结果为：

       A      B
  False  False
1  False   True
2   True  False

可以看到，第二行第二列和第三行第一列的位置为空值。

相关问题

python dataframe判断空值

在Python中，可以使用pandas库中的DataFrame对象来判断空值。DataFrame对象中的isnull()方法可以返回一个布尔值的DataFrame对象，其中True表示该位置为空值，False表示该位置不为空值。例如：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]})

# 判断是否为空值
print(df.isnull())

输出结果为：

       A      B
  False  False
1  False   True
2   True  False

可以看到，第二行第二列和第三行第一列的位置为空值。

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：

# 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：

# 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。