🔍 Как выбрать строки с пустыми значениями в pandas? Подробный гид для начинающих! 📊

Чтобы выбрать строки с пустыми значениями в Pandas, вы можете использовать метод isnull() в сочетании с методом any(axis=1). Вот пример кода:

import pandas as pd

# Создаем DataFrame с некоторыми пустыми значениями
data = {'Имя': ['Анна', 'Петр', 'Мария', 'Иван'],
        'Возраст': [25, 30, None, 28],
        'Зарплата': [50000, None, 70000, 60000]}

df = pd.DataFrame(data)

# Выбираем строки с пустыми значениями
rows_with_null_values = df[df.isnull().any(axis=1)]

print(rows_with_null_values)

В этом примере, мы создаем DataFrame с несколькими пустыми значениями в столбцах "Возраст" и "Зарплата". Затем мы используем метод isnull(), чтобы проверить, какие значения являются пустыми. Метод any(axis=1) используется для проверки, есть ли хотя бы одно пустое значение в каждой строке. Используя эту комбинацию, мы можем выбрать строки, в которых есть пустые значения.

Надеюсь, это поможет вам выбрать строки с пустыми значениями в Pandas! Если у вас есть еще вопросы, не стесняйтесь задавать.

Детальный ответ

Как выбрать строки с пустыми значениями в Pandas

В данной статье мы рассмотрим, как выбрать строки с пустыми значениями в библиотеке Pandas. Pandas - это мощный инструмент для работы с данными в языке программирования Python, и он обеспечивает простые и эффективные методы для фильтрации и манипулирования данными.

Когда мы работаем с большими наборами данных, часто возникает необходимость выборки строк, где определенные значения отсутствуют. В Pandas пустые значения обозначаются как NaN (Not a Number) или None, в зависимости от типа данных в колонке. Чтобы выбрать строки с пустыми значениями, мы можем использовать функции isna() и isnull(), а затем применить эту логику к фильтру строк.

Давайте рассмотрим примеры использования функций для выборки строк с пустыми значениями:


import pandas as pd

# Создание примера DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dave'],
        'Age': [25, None, 30, 35],
        'City': [None, 'New York', 'London', 'Paris']}

df = pd.DataFrame(data)

# Выборка строк с пустыми значениями
df_with_nan = df[df.isna().any(axis=1)]

print(df_with_nan)

В приведенном выше примере мы создаем DataFrame с тремя колонками: 'Name', 'Age' и 'City'. Затем мы выбираем только те строки, в которых есть хотя бы одно пустое значение. Функция isna() возвращает DataFrame с булевыми значениями, указывающими, где в исходном DataFrame есть пустые значения. Функция any(axis=1) проверяет каждую строку и возвращает True, если хотя бы одно из значений в строке является True.

В результате выполнения кода, у нас будет DataFrame df_with_nan, содержащий только строки с пустыми значениями.

Кроме того, мы также можем использовать функцию isnull() вместо isna(). Обе функции выполняют одну и ту же задачу - проверку на наличие пустых значений. Вот пример использования функции isnull():


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

print(df_with_null)

Функция isnull() дает тот же результат, что и функция isna(). Вы можете использовать любую из этих функций в зависимости от вашего личного предпочтения.

Вывод:
Выборка строк с пустыми значениями в Pandas - это простая задача, решаемая с помощью функций isna() и isnull(). Если у вас есть DataFrame с данными, и вы хотите выбрать только строки, где есть пустые значения, примените эти функции и фильтруйте DataFrame. В результате вы получите новый DataFrame, содержащий только нужные строки.

Видео по теме

Pandas Базовый №5. Операции со строками

Pandas Базовый №3. Отбор строк и столбцов, Размерность, Импорт CSV

Pandas Базовый №4. Операции со столбцами DataFrame

Похожие статьи:

🔄 Как изменить порядок строк в pandas

🔍 Как выбрать строки с пустыми значениями в pandas? Подробный гид для начинающих! 📊