今天為大家?guī)?lái)的內(nèi)容是：自從用了這招pandas 空數(shù)據(jù)處理方法，python編程速度提升了不少

文章內(nèi)容主要介紹了pandas 空數(shù)據(jù)處理方法詳解,文中通過(guò)示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友可以參考下。

1.查看行或列是否有空格(以下的df為DataFrame類型，axis=0,代表列，axis=1代表行，以下的返回值都是行或列索引加上布爾值)

isnull方法 ：

例子：

注意點(diǎn)：以上方法都可以用~取反的辦法獲取相反的結(jié)果

2.在1的前提下使用df.loc[]，可取出1中篩選出數(shù)據(jù)的具體數(shù)據(jù)如：

df.loc[df.isnull().any(axis=1)]

取出這幾行的索引可用屬性index如:df.loc[df.isnull().any(axis=1)].index

得到這些索引后可以使用drop方法進(jìn)行刪除如：

注意：drop方法中的axis值與其他方法相反，axis=0表示行，=1表示列。

df.drop(labels=drop_index, axis=0)

嗨嘍：正在學(xué)習(xí)python的小伙伴或者打算學(xué)習(xí)的，可以私信小編“07”領(lǐng)取資料！

總結(jié)下來(lái)為4步：

一.使用isnull或notnull篩選：df.isnull().any(axis=0)

二.使用loc取出具體數(shù)據(jù)：df.loc[df.isnull().any(axis=1)]

三：取出這些數(shù)據(jù)的索引：df.loc[df.isnull().any(axis=1)].index

四.使用drop刪除：df.drop(labels=drop_index, axis=0)

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容啦，希望對(duì)各位的學(xué)習(xí)能夠起到一些幫助。

最后多說(shuō)一句，小編是一名python開(kāi)發(fā)工程師，這里有我自己整理了一套最新的python系統(tǒng)學(xué)習(xí)教程，包括從基礎(chǔ)的python腳本到web開(kāi)發(fā)、爬蟲(chóng)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)等。想要這些資料的可以關(guān)注小編，并在后臺(tái)私信小編：“07”即可領(lǐng)取。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python 取反_自从用了这招pandas 空数据处理方法，python编程速度提升了不少的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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