数据准备
1.筛选指定单列中有空值的数据行
2.筛选指定多列中/全部列中满足所有列有空值的数据行
3.筛选指定多列中/全部列中满足任意一列有空值的数据行
数据准备import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['ABC','Good',1],
['FJZ',None,2],
['FOC','Good',None]
],columns=['Site','Remark','Quantity'])
df
注意:上述Remark字段中的数据类型为字符串str类型，空值取值为'None'，Quantity字段中的数据类型为数值型，空值取值为nan
1.筛选指定单列中有空值的数据行# 语法
df[pd.isnull(df[col])]
df[df[col].isnull()]
# 获取Remark字段为None的行
df_isnull_remark = df[df['Remark'].isnull()]
# 获取Quantity字段为None的行
df_isnull_quantity = df[df['Quantity'].isnull()]
df_isnull_remark
df_isnull_quantity
提示
筛选指定单列中没有空值的数据行
# 语法
df[pd.notnull(df[col])]
df[df[col].notnull()]
# 获取Remark字段为非None的行
df_notnull_remark = df[df['Remark'].notnull()]
# 获取Quantity字段为非None的行
df_notnull_quantity = df[df['Quantity'].notnull()]
df_notnull_remark
df_notnull_quantity
# 语法
df[df[[cols]].isnull().all(axis=1)]
df[pd.isnull(df[[cols]]).all(axis=1)]
在df基础上增加一行生成df1
df1 = pd.DataFrame([['ABC','Good',1],
['FJZ',None,2],
['FOC','Good',None],
[None,None,None]
],columns=['Site','Remark','Quantity'])
# 获取df1所有列有空值的数据行
all_df_isnull = df1[df1[['Site','Remark','Quantity']].isnull().all(axis=1)]
all_df_isnull
提示
筛选指定多列中/全部列中满足所有列没有空值的数据行
# 语法
df[df[[cols]].notnull().all(axis=1)]
df[pd.notnull(df[[cols]]).all(axis=1)]
# 获取df1所有列没有空值的数据行
all_df_notnull = df1[df1[['Site','Remark','Quantity']].notnull().all(axis=1)]
all_df_notnull
# 语法
df[df[[cols]].isnull().any(axis=1)]
df[pd.isnull(df[[cols]]).any(axis=1)]
df1(数据源)
# 获取df1所有列中满足任意一列有空值的数据行
any_df_isnull = df1[df1[['Site','Remark','Quantity']].isnull().any(axis=1)]
any_df_isnull
提示
筛选指定多列中/全部列中满足任意一列没有空值的数据行
# 语法
df[df[[cols]].notnull().any(axis=1)]
df[pd.notnull(df[[cols]]).any(axis=1)]
# 获取df1所有列中满足任意一列没有空值的数据行
any_df_notnull = df1[df1[['Site','Remark','Quantity']].notnull().any(axis=1)]
any_df_notnull
Numpy里边查找NaN值的话，使用np.isnan()
Pabdas里边查找NaN值的话，使用.isna()或.isnull()
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'site1': ['a', 'b', 'c', ''],
'site2': ['a', np.nan, '', 'd'],
'site3': ['a', 'b', 'c', 'd']})
df
df['contact_site'] = df['site1'] + df['site2'] + df['site3']
新增数据列后的df
res1 = df[df['site2'].isnull()]
res2 = df[df['site2'].isna()]
res3 = df[df['site2']=='']
res1
res2
res3
注意:res1和res2的结果相同，说明.isna()和.isnull()的作用等效
到此这篇关于Pandas筛选DataFrame含有空值的数据行的实现的文章就介绍到这了,更多相关Pandas筛选DataFrame空值行内容请搜索易知道(ezd.cc)以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持易知道(ezd.cc)！
