表示列A不为空column_B_empty=df['B'].isnull().any()print(column_B_empty)# 输出结果为False,表示列B不为空column_B_not_empty=df['B'].notna().any()print(column_B_not_empty)# 输出结果为True,表示列B不为空 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11
如果未调用Column.otherwise(),则对于不匹配的条件将返回None df = spark.createDataFrame( [(2, "Alice"), (5, "Bob")], ["age", "name"])df.show()+---+---+|age| name|+---+---+| 2|Alice|| 5| Bob|+---+---+# 查询条件进行筛选,当when不配合otherwise 默认使用null代替df.select...
isnull()).any(): print('Column A has missing values') else: print('Column A does not have missing values') if (df[df['A'].isnull()]['B'].isnull()).any(): print('There are missing values in column B for rows where column A is null') else: print('There are no missing ...
The IPython notebook, IPython qtconsole, or IDLE do not run in a terminal and hence it is not possible to do correct auto-detection. [default: 20] [currently: 20] display.max_colwidth : int The maximum width in characters of a column in the repr of a pandas data structure. When the...
reindex(index,column,method):用来重新命名索引,和插值。 size():会返回一个frame,这个frame是groupby后的结果。 sum(n).argsort():如果frame中的值是数字,可以使用sum函数计算frame中摸个属性,各个因子分别求和,并返回一个Series,这个Series可以做为frame.take的参数,拿到frame中对应的行。
在Python中,要在DataFrame的"other"列条件下获取DataFrame中"column"列的唯一值,可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制 unique_values = df[df['other'] == '条件']['column'].unique() 这行代码的含义是,首先通过条件筛选出满足"other"列为特定条件的行,然后再从这些行中提取"column"列的唯一...
df_cleaned_column = df.dropna(axis=1)3. 填充缺失值：对于缺失值较多的情况，直接删除可能会导致大量信息丢失，此时可以考虑用其他值填充缺失值。`fillna()`函数提供了多种填充策略，包括使用固定值、前一个或后一个非空值、均值、中位数等。# 使用固定值填充缺失值 df['A'].fillna(value=0, inplace=...
参数：另请参见：注意事项：示例：构造DataFrame从字典 从包含Series的字典构造DataFrame 从numpy ndarray...
# Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 Name 4 non-null object 1 Age 4 non-null int64 2 City 4 non-null object dtypes: int64(1), object(2) memory usage: 148.0+ bytes # 获取描述统计信息 Age count 4.000000 mean ...
reindex(index,column,method):用来重新命名索引,和插值。 size():会返回一个frame,这个frame是groupby后的结果。 sum(n).argsort():如果frame中的值是数字,可以使用sum函数计算frame中摸个属性,各个因子分别求和,并返回一个Series,这个Series可以做为frame.take的参数,拿到frame中对应的行。