找出空值:
import pandas as pd #利用pandas库
判断某列存在空值:
pd.isna(df['列名']) #返回Series,值为True(空值)或False(非空)
找到具体哪行为空值:
(1)方法一,for循环手动遍历,以索引值为2为例。行索引:2,列名:项目及品种名称
values_1 = pd.isna(df['列名']) [2] if values_1 == True: print('null_yes')
(2)方法二(推荐)
s_1 = pd.isna(df['列名']) print( df_2[ s_1 == False ] ) #得到series等于False的行索引,就可以用另一个表格通过这个索引值来操控其他需要的表格如df_2了
s_1 = pd.isna(df['项目及品种名称']) #pd.isna(df[’列名‘])判断为空的列,并返回True和False的series print(df[s_1 == False]) #s_1 == False返回不为空的行索引值,外面套个df[ ]就能得到所有在'项目及品种名称'列不为空的所有数据。
总结:
1.判断某列为空值,用pd.isna(df['列名'])方法,获得数据为True和False的series
2.series和dataframe不一样,条件判断时直接“ series == 某值 ”获得所有索引,而dataframe需要dataframe['列名' ] == 某值 或“ dataframe.列名 == 某值 ”,来获得索引文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-450413.html
3.python很多时候的方便高效,就在于不像C、C++那样手动处理,手动遍历,尽可能找现成的库和方法,来实现复杂逻辑,使代码更简单清晰文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-450413.html
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