在Pandas中,使用.notnull()方法来检查数据是否为非空值。正确的语法是在待检查的数据上调用该方法,例如: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 df['column_name'].notnull() 这将返回一个布尔值的Series,其中True表示对应位置的数据为非空值,False表示对应位置的数据为空值。
inputfile='../data/missing_data.xls'#输入数据路径,需要使用Excel格式;outputfile ='../tmp/missing_data_processed.xls'#输出数据路径,需要使用Excel格式data= pd.read_excel(inputfile)#读入数据#自定义列向量插值函数#s为列向量,n为被插值的位置,k为取值前后的数据个数,暂定为5defployinterp_column(s,n,...
在Pandas中,函数isnull()和notnull()可以用来判断数据是否缺失。 过滤掉数据缺失的行 data_frame [data_frame. column. notnull()]series. column. dropna()data_frame. dropna(axis = 0, how = ‘any’);一行数据中只要有一个字段存在缺失值就删除。 填充缺失值 使用<value>来填充:data_frame. column. ...
df = df.drop('column2') 如果要删除多列,可以使用一个包含多个列标签的列表传递给drop()函数。 删除特定值要删除包含特定值的行或列,可以使用布尔索引。例如,假设要删除名为column1的列中所有值为NaN的行,可以执行以下代码: df = df[df['column1'].notnull()] 如果要删除多个列中满足条件的行,可以使用...
选择pandas DataFrame的行where column不为空列表 、、、 我有一个pandas DataFrame,其中一列包含列表,并希望选择列表不为空的行。) letter my_list1 b [1, 2]3 d []我想要的:df0 a [0, 1, 2]4 e [0, 1] 我正在 浏览3提问于2018-04-07得票数 10 ...
可以直接通过列索引获取指定列的数据, eg: df[column_name] 如果需要获取指定行的数据的话,需要通过ix方法来获取对应行索引的行数据,eg: df.ix[index_name] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
(total 4 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 name 8 non-null object 1 year 8 non-null int64 2 salary 8 non-null int64 3 bonus 8 non-null int64 dtypes: int64(3), object(1) memory usage: 384.0+ bytes """ # 描述性统计分析 salaries.describe() """...
# 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 ...
In [7]: df.info(memory_usage="deep") <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 5000 entries, 0 to 4999 Data columns (total 8 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 int64 5000 non-null int64 1 float64 5000 non-null float64 2 datetime64[ns] 5000...
df.isnull().any() # 查看是否有缺失值 df[df[column_name].duplicated()] # 查看column_name字段数据重复的数据信息 4.数据选取 常用的数据选取的10个用法: df[col] # 选择某一列 df[[col1,col2]] # 选择多列 s.iloc[0] # 通过位置选取数据 s.loc['index_one'] # 按索引选取数据 df.iloc[...