dataframe 筛选空值

DataFrame是一种二维表格型的数据结构，在数据分析和处理中非常常用，比如Pandas库（Python）就提供了DataFrame数据结构。筛选DataFrame中的空值通常是指查找那些NaN（Not a Number）或None这样的缺失值。在Pandas中，你可以使用以下方法来筛选空值： 1. 使用`isnull()`函数：这个方法会返回一个新的布尔DataFrame，其中True表示对应的值是空的，False表示有值。例如： ```python df_with_nulls = df.isnull() ``` 2. 使用`dropna()`函数：如果你想移除含有空值的行或列，可以传递参数`axis=0`（默认）选择行，或`axis=1`选择列。如果设置`how='all'`，则只删除全为NA的行或列；如果不指定`how`，默认删除包含任何NA值的行或列。 ```python df_cleaned = df.dropna() # 删除所有含有空值的行 df_cleaned = df.dropna(axis=1) # 删除所有含有空值的列 ``` 3. `fillna()`函数可以用某个值填充空值，如用平均值、中位数等替换。 ```python df_filled = df.fillna(value=df.mean()) # 用平均值填充空值 ```

筛选dataframe的空值列

可以使用`isnull()`函数和`all()`函数进行空值列的筛选。示例代码： ```python import pandas as pd # 创建示例数据 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, None, None, None], 'C': [5, 6, 7, 8]}) # 筛选空值列 null_cols = df.columns[df.isnull().all()] print(null_cols) ``` 输出结果： ``` Index(['B'], dtype='object') ``` 说明：上述代码中，`isnull()`函数用于判断DataFrame中的每个元素是否为空值（NaN或None），返回一个布尔型的DataFrame；`all()`函数用于判断每个列是否全为True，即该列是否全部为空值，返回一个布尔型的Series；`columns`属性用于获取DataFrame的列名，返回一个Index类型的对象。将返回的Series作为索引，即可获取所有全为空值的列名。

dataframe去除空值

### Pandas DataFrame 去除空值的方法在数据分析过程中，经常需要清理数据中的缺失值。Pandas 提供了多种方式来处理这些空值，其中一种常见的操作是直接移除含有空值的行或列。 #### 方法一：使用 `dropna()` 删除含空值的行/列 `dropna()` 是 Pandas 中专门用于删除包含空值的数据条目的方法。它支持按照行或者列进行筛选并剔除不符合条件的部分。 ```python import pandas as pd import numpy as np # 创建带有空值的示例DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, np.nan, 8], 'C': [9, 10, 11, 12] }) # 默认情况下，dropna会删除任何包含NaN的行 cleaned_df_rows = df.dropna(axis=0) # axis=0 表示沿行方向操作，默认行为 print("删除含空值的行:") print(cleaned_df_rows) # 如果想删除整个存在至少一个NaN值的列，则需调整参数axis=1 cleaned_df_cols = df.dropna(axis=1) # axis=1 表示沿列方向操作 print("\n删除含空值的列:") print(cleaned_df_cols) ``` 这段代码展示了两种基本模式下如何运用 dropna 来净化数据集[^3]。 #### 参数详解 - **how**: 可选{'any', 'all'}。当 how='any' 时（默认），只要某一行/列中有 NaN 就会被丢弃；如果设为'all'，只有该行/列全都是 NaN 才会被清除掉。 - **thresh**: 需要保留下来的最少非NA数目。比如 thresh=3 意味着每行至少要有三个有效数值才能被保存下来。 - **subset**: 要考虑检查是否有 NA 存在于特定子集中的一系列标签。例如 subset=['A','B'] 则只会在 A 和 B 列里寻找 NA 并据此决定是否舍弃对应记录。 - **inplace**: 是否应该就地修改当前这个 DataFrame 对象而不是返回一个新的副本。如果是 True ，那么原对象将会发生改变。 #### 示例扩展 - 自定义过滤规则下面的例子进一步说明了通过设定不同的选项组合可以实现更精细粒度的数据清洗效果： ```python # 只有当'B'列出现nan的时候才删去这一行 filtered_by_B = df.dropna(subset=["B"]) print("\n仅基于'B'列判断后的结果:") print(filtered_by_B) # 至少有两个有效的观测值才可以留下这条记录 min_valid_entries = df.dropna(thresh=2) print("\n要求最小有效入口数>=2的结果:") print(min_valid_entries) ``` 以上内容涵盖了从基础到高级的一些技巧，能够满足大多数日常工作中关于去除DataFrame中空值的需求。

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dataframe 筛选空值

筛选dataframe的空值列

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