用Pandas筛选数据框：查找指定列中不为空的所有行

最新推荐文章于 2024-04-16 21:41:51 发布

追逐程序梦想者

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本文介绍了如何使用Python的Pandas库筛选数据框中指定列不为空的行。通过isna()或notnull()函数结合布尔索引，可以有效地过滤出非空行。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

用Pandas筛选数据框：查找指定列中不为空的所有行

在数据分析和处理中，经常需要对数据进行筛选和过滤以得到我们需要的数据。Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库，它提供了许多强大的函数和工具来处理数据。本文将介绍如何使用Pandas来获取指定列中不为空的所有行。

首先，我们需要导入Pandas库，并创建一个数据框作为示例：

import pandas as pd

# 创建数据框
df = pd.DataFrame({
   'A': [1,

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Pandas筛选DataFrame数据：根据指定字符串数据列的第一个字符进行筛选

PixelEnigma的博客

09-06

498

在Python中，Pandas是一个强大的数据处理库，它提供了灵活的工具和函数来处理和分析数据。在本文中，我们将讨论如何使用Pandas来筛选DataFrame中特定字符串数据列的内容，具体是筛选以特定字符开头的所有数据行。将返回一个布尔型的Series，指示DataFrame中每个姓名是否以字母’B’开头。然后，我们使用这个布尔型Series作为筛选条件，对原始DataFrame进行筛选操作。现在，我们将使用筛选条件来选择以特定字符开头的数据行。如上所示，只有姓名为’Bob’的数据行满足我们的筛选条件。

pandas使用dropna函数删除dataframe数据中指定数据列的内容为缺失值的数据行（使用subset参数指定数据列）

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12-19

1166

pandas使用dropna函数删除dataframe数据中指定数据列的内容为缺失值的数据行（使用subset参数指定数据列）

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Python pandas.DataFrame 找出有空值的行

12-25

0.摘要 pandas中DataFrame类型中，找出所有有空值的行，可以使用.isnull()方法和.any()方法。 1.找出含有空值的行方法：DataFrame[DataFrame.isnull().T.any()] 其中，isnull()能够判断数据中元素是否为空值；T为转置；any()判断该行是否有空值。 import pandas as pd import numpy as np n = np.arange(20, dtype=float).reshape(5,4) n[2,3] = np.nan index = ['index1', 'index2', 'index3', '

Pandas提取非空行值

Python，数据分析，机器学习，深度学习

11-12

1万+

在做数据处理的时候，会遇到要提取表格中，某一列的值不为空的行，我们可以通过pandas来轻松处理。

【python-pandas】筛选数据集中指定某些列&行都为(不)空的行列

qq_40929625的博客

07-28

4759

筛选数据集中指定某些列&行都为(不)空的行列，dropna, reindex , isin 应用场景

padans 判断列是否为空_pandas 判断某一列数据是否在另一列中

weixin_35097945的博客

01-11

2955

判断某一列数据是否在另一列中是数据处理时的常用操作，假设某dataframe中有两列数据data = [['北京','上海','深圳','广州','杭州','南京','武汉','成都','苏州','青岛'],['上海','南京','杭州','苏州','无锡','广州','深圳','东莞','香港','澳门']]df = pd.DataFrame(data)df = df.Tdf.columns=[...

【pandas】dataframe根据某列是否是null筛选数据

m0_37477175的博客

03-11

1万+

选择列值为null/None/nan的行 df[df[2].isna()] 选择列值不为null/None/nan的行 df[df[2].notna()]

Python：在Pandas数据框中查找缺失值

weixin_26746401的博客

08-22

9317

How to find Missing values in a data frame using Python/Pandas 如何使用Python / Pandas查找数据框中的缺失值介绍： (Introduction:) When you start working on any data science project the data you are provided is never...

Pandas数据筛选：指定一个数据列的值等于某个特定值，并取反操作

qq_37934722的博客

05-02

2131

代码中，我们首先创建了一个数据框 df，并给定了数据列 column_a 和 column_b 的值。接着，我们通过 df[‘column_a’] == 3 来筛选出 column_a 等于 3 的所有数据行，再通过 ~(df[‘column_b’] > 7) 来取反筛选出 column_b 不大于 7 的所有数据行，最后用 & 连接两个条件即可。我们需要筛选出 column_a 等于某个特定值 value_a，并且 column_b 大于某一阈值 threshold_b 的所有数据行。

pandas基于单个数据列的内容判断筛选dataframe数据、使用notnull函数筛选dataframe中指定数据列的内容不是缺失值的数据行

statistics+insight+vista+power

12-27

640

pandas基于单个数据列的内容判断筛选dataframe数据、使用notnull函数筛选dataframe中指定数据列的内容不是缺失值的数据行

pandas筛选dataframe数据：指定数据列的内容不是缺失值的所有数据行

data+scenario+science+insight

05-02

813

pandas筛选dataframe数据：指定一个数据列的内容不是缺失值的所有数据行

pandas列是否为空_如果列值不为空，Python pandas将应用函数

weixin_42533910的博客

01-14

3717

我有一个数据帧(在Python 2.7中，pandas是0.15.0)：df=A B C0 NaN 11 NaN1 two NaN ['foo', 'bar']2 three 33 NaN我想对特定列中不包含空值的行应用一个简单的函数。我的功能尽可能简单：def my_func(row):p...

pandas.dataframe筛选含有空值的数据行

qq_43392533的博客

06-06

2万+

筛选非空的数据行： import pandas as pd #返回指定单列中没有空值的数据行 df[pd.notnull(df[col])] df[df[col].notnull()] #指定多列 #返回指定多列/df全部列中满足任意一列没有空值的数据行 df[df[[cols]].notnull().any(axis=1)] df[pd.notnull(df[[cols]]).any(axis=1)] #返回指定多列中/df全部列中满足所有列没有空值的数据行 df[df[[cols]].notn.

Pandas - 空值选择

Jark's Trick

08-01

7063

Pandas 选择NAN的两种办法初始化数据import pandas as pd import numpy as npdf = pd.DataFrame(np.random.randn(10,6))df.iloc[1:3,1] = np.nan df.iloc[5,3] = np.nan df.iloc[7:9,5] = np.nan df方法一：# df.T.isnull().any() #选择

Pandas 筛选数据的 8 个骚操作

pdcfighting的博客

04-24

506

点击上方“Python爬虫与数据挖掘”，进行关注回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤十年离乱后，长大一相逢。大家好，我是东哥。本篇是pandas骚操作系列的第 20 篇：pandas筛选数据的 8 个骚操作。系列内容，请看????「pandas100个骚操作」话题。另外，最近收到出版社送的一本新书《深入浅出pandas》，内容非常赞，目前已上架各...

Pandas 常用数据判空处理参考

LlanyW的专栏

10-14

6141

xlsxwriter 只能指定行或者列写openpyxl 只能逐单元写。

python pandas判断excel某处存在空值，并处理该空值

qq_32519139的博客

03-13

7635

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。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。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。

[学习笔记]-pandas

xiaoqian19的博客

04-16

672

Pandas 是一个开源的数据分析和数据处理库，它是基于 Python 编程语言的，主要用于处理结构化数据。在数分中经常用于数据预处理、清洗、分析操作，专门为处理表格和混杂数据设计的，相当于Python的Excel。DataFrame和Series。series为一维数组或列表，由一组数据以及与之相关的数据标签（索引）构成类似于excel中的一列；dataframe为二维表格，类似一个excel表格，可看作由多个series按列排列而成的表格，有行索引和列索引；学习资料：菜鸟教程。

如何判断numpy中的nan值（pandas怎么筛选某列有空值的行）

最新发布

03-01

<think>嗯，用户问的是在Pandas中如何根据某一列中的唯一指定值确定同一行另一列的对应值。这个问题看起来是关于数据框的查询操作。首先，我需要回忆一下Pandas的基本数据筛选方法。首先，用户可能有一个数据框，其中某一列有唯一值，比如ID列，他们想根据这个ID找到另一列的值。比如，数据框里有“ID”和“Name”两列，用户想通过特定的ID找到对应的Name。常用的方法应该是使用布尔索引。例如，df[df['ID'] == 指定值]['Name']。不过这里需要注意返回的是Series，可能需要用.values[0]来获取具体的值，特别是当确定该ID唯一时，这样可以避免索引问题。另外，可能要考虑使用.loc方法，这样更明确。比如df.loc[df['ID'] == 指定值, 'Name'].iloc[0]，这样能确保即使有多个结果，只取第一个。不过如果ID确实是唯一的，那应该没问题。还有可能用户的数据量较大，这时候效率问题需要考虑。使用.loc或者布尔索引在大多数情况下是足够的，但如果有性能需求，可能需要将ID设为索引，然后用df.loc[指定值, 'Name']，这样查询速度更快。不过这需要提前设置索引，比如df.set_index('ID', inplace=True)。可能用户还会遇到重复的ID，这时候需要处理重复的情况。比如使用df[df['ID'] == 指定值]['Name'].unique()或者取第一个、最后一个，或者抛出错误，这需要根据具体情况判断。另外，如果用户希望返回所有匹配的结果，可能需要说明如何处理多个值的情况，比如返回列表或者进行聚合操作。总结下来，步骤应该是：确定目标列和查找列，使用布尔索引或.loc方法提取值，处理可能存在的重复情况，以及考虑性能优化设置索引。需要提醒用户确保查找值的唯一性，或者在存在重复时如何处理。</think>在 Pandas 中根据某一列的唯一值获取对应行另一列的值，可以通过以下步骤实现（以查找 `ID` 列中的特定值获取 `Name` 列为例）： ```python import pandas as pd # 示例数据 df = pd.DataFrame({ 'ID': [101, 102, 103], 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'] }) # 方法1：布尔索引（推荐） target_id = 102 result = df.loc[df['ID'] == target_id, 'Name'].values[0] print(result) # 输出: Bob # 方法2：query查询 result = df.query('ID == @target_id')['Name'].iloc[0] # 方法3：设置索引加速查询（适用于高频操作） df_indexed = df.set_index('ID') result = df_indexed.loc[target_id, 'Name'] ``` **注意事项：** 1. 使用 `.values[0]` 或 `.iloc[0]` 前需确保目标值唯一 2. 若存在重复值，可通过 `.tolist()` 获取所有匹配结果 3. 高频查询建议预先设置索引（`set_index()`） 4. 找不到目标值时会产生 `KeyError`，建议先用 `try-except` 处理异常可以通过 `df['ID'].is_unique` 属性验证目标列是否具有唯一性。如果不需要唯一值约束，可以返回所有匹配结果 `df[df['ID'] == target_id]['Name'].tolist()`。