使用Python计算DataFrame中不包含缺失值的数据行的个数

最新推荐文章于 2023-11-03 14:51:54 发布
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本文介绍了如何使用Python的pandas库计算DataFrame中不包含缺失值的行数。通过示例代码展示了如何利用isna()、sum()和all()函数进行数据清洗和分析。

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使用Python计算DataFrame中不包含缺失值的数据行的个数

在数据分析和处理过程中，经常需要对数据集进行清洗和处理，其中一项重要的任务是处理缺失值。在Python中，pandas库提供了强大的数据处理工具，可以帮助我们高效地处理和分析数据。在这篇文章中，我将介绍如何使用pandas库来计算DataFrame中不包含缺失值的数据行的个数。

首先，我们需要导入pandas库，并创建一个示例的DataFrame来演示计算过程。以下是创建DataFrame的代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {
   
    'A': [1,
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计算DataFrame中不包含缺失值的数据行的个数
code_welike的博客
08-13 131
本文介绍了如何使用sum函数计算DataFrame中不包含缺失值的数据行的个数。上述代码中，我们使用dropna函数删除df中的缺失值，并使用shape属性提取DataFrame的行数。因为每行的非空值数量都等于DataFrame的列数（3个），因此我们可以将返回值作为不包含缺失值的行数。其中一个重要的任务就是计算DataFrame中不包含缺失值的数据行的个数。上述代码中，我们创建一个名为df的DataFrame对象，包含三列数据（A、B、C），其中部分数据存在缺失值。
Pandas筛选DataFrame数据：筛选指定数据列非缺失值的所有数据行
2301_79366435的博客
09-05 436
本文将详细介绍如何使用Pandas进行DataFrame数据的筛选，并给出相应的源代码示例。这个DataFrame包含四个学生的信息，其中’姓名’列中没有缺失值，'年龄’列中有一个缺失值（用None表示），'成绩’列中也有一个缺失值（用None表示）。至此，我们已经学习了如何使用Pandas筛选DataFrame中指定数据列非缺失值的所有数据行。如果我们希望保留原始DataFrame，并且只是从中提取出非缺失值的数据行，可以使用。现在，我们的目标是筛选出’成绩’列中非缺失值的所有数据行。
【Python数据分析系列】筛选出DataFrame中指定列都不包含缺失值的记录（附源码和实现效果）
数据杂坛
11-03 598
筛选出DataFrame中指定列都不包含缺失值的记录（源码和实现效果）
使用pandas筛选DataFrame中不包含特定字符串的数据行
与其临渊羡鱼,不如退而结网
09-04 1727
如果我们想要筛选出DataFrame中某一列的值不包含特定字符串的数据行，可以使用pandas库提供的功能来实现这一目标。本文将介绍如何使用pandas来筛选DataFrame中不包含特定字符串的数据行，并提供相应的源代码示例。除了上述示例中使用的字符串包含性质的筛选，我们还可以使用正则表达式来进行更加复杂的模式匹配。在上述代码中，我们使用~操作符对str.contains()方法的结果进行取反，从而筛选出City列不包含字符串"New"的数据行。安装完成后，我们可以开始编写代码。
pandas 获取不符合条件/不包含某个字符串的dataframe
domodo2012的博客
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pandas使用isna函数和sum函数统计dataframe每个数据行包含的缺失值的个数
data+scenario+science+insight
01-28 1084
pandas使用isna函数和sum函数统计dataframe每个数据行包含的缺失值的个数（count number of missing values in each row of dataframe）
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data+scenario+science+insight
06-08 654
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data+scenario+science+insight
02-23 544
pandas使用dropna函数删除dataframe中列非缺失值的个数小于某一阈值的数据列（drop columns with non missing values less than a threshold in dataframe）
Python数据分析实战-dataframe分组（对某列）计数（附源码和实现效果）
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【统计DataFrame中每列非空值的个数】
liujingwei8610的专栏
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【Python-数据分析】
使用 Pandas 的 query 函数查询 DataFrame 中指定数据列的内容不包含在特定列表中的数据行是一个常见的需求，下面我将为大家提供一份详细的实现...
TechSavant的博客
08-10 495
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Python Pandas：基于DataFrame中字符串数据列不包含特定子串的筛选方法
m0_47037246的博客
06-09 1715
本文介绍了如何在 Pandas 的 DataFrame 中，基于字符串类型的数据列进行筛选，从而排除掉包含特定子串的行。在 Pandas 中，我们可以使用数据帧（DataFrame）来处理和操作数据，但有时我们需要根据数据中的某些特定要求来筛选出符合条件的行。本文将介绍如何在 Pandas 的 DataFrame 中，基于字符串类型的数据列进行筛选，从而排除掉包含特定子串的行。在上面的代码中，我们首先构造了一个包含字符串类型数据的 DataFrame，然后通过。子串的行，仅保留了不包含该子串的数据行。
【Python】【 DataFrame】判断某一列的值是否包含另一列的值
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在操作DataFrame的时候偶尔会需要判断同一个DataFrame中的一列是否包含另一列的元素，首先想到的就是用 in 和 not in，可是直接使用会报错： import pandas as pd data = {'地址1':['广东深圳','广东汕头','重庆'],'地址2':['深圳','揭阳','北京']} df = pd.DataFrame(data) df = df[df.a...
pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列
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pandas.DataFrame选取/排除特定行
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pandas.DataFrame选取特定行 使用Python进行数据分析时，经常要使用到的一个数据结构就是pandas的DataFrame，如果我们想要像Excel的筛选那样，只要其中的一行或某几行，可以使用isin()方法，将需要的行的值以列表方式传入，还可以传入字典，指定列进行筛选。 >>> df = pd.DataFrame([['GD', 'GX', 'FJ'],...
python处理一亿条数据_Python数据清洗缺失值识别与处理
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id:刘顺祥公众号：数据分析1480前言在《Python数据清洗--类型转换和冗余数据删除》中分享了有关数据类型转换和冗余信息删除的两个知识点，接下来继续讲解缺失值的识别和处理办法。缺失值指的是由于人为或机器等原因导致数据记录的丢失或隐瞒，缺失值的存在一定程度上会影响后续数据分析和挖掘的结果，所以对他的处理将显得尤为重要。缺失值的识别判断一个数据集是否存在缺失观测，通常从两个方面入手，一...
超详细，Python 处理缺失值的这 8 种方法真的很棒
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Python探测缺失值
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Python 中探测缺失值通常使用 pandas 库，pandas 库提供了 isnull() 和 notnull() 函数来判断数据是否为空值，其中 isnull() 返回一个布尔值，表示该值是否为空值，而 notnull() 返回一个布尔值，表示该值是否不为...
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