Как вывести строки с пропущенными значениями в pandas? 🧩🔍

Для вывода строк с пропущенными значениями в Pandas вы можете использовать метод dropna().

import pandas as pd

# Создание DataFrame с пропущенными значениями
data = {'Имя': ['Алексей', 'Иван', 'Мария'],
        'Возраст': [25, None, 30],
        'Зарплата': [50000, 60000, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# Вывод строк с пропущенными значениями
df_with_missing_values = df[df.isnull().any(axis=1)]
print(df_with_missing_values)

Этот код создает DataFrame с пропущенными значениями в столбцах "Возраст" и "Зарплата". Затем метод isnull() возвращает DataFrame с булевыми значениями, указывающими на пропущенные значения. Метод any(axis=1) возвращает строки, содержащие хотя бы одно пропущенное значение. Таким образом, df_with_missing_values будет содержать строки с пропущенными значениями.

Как вывести строки с пропущенными значениями в pandas

Привет, студент! В этой статье мы рассмотрим, как вывести строки с пропущенными значениями в библиотеке pandas. Пандас предоставляет мощные инструменты для работы с данными, включая возможность обращаться к пропущенным значениям и выполнения операций на них.

Для начала, давайте импортируем библиотеку pandas и создадим пример данных, содержащих пропущенные значения:

import pandas as pd

# Создаем пример данных
data = {'Имя': ['Аня', 'Петя', 'Вася', 'Маша'],
        'Возраст': [20, None, 25, 30],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', None, 'Казань']}
df = pd.DataFrame(data)
    

В данном примере у нас есть DataFrame с тремя колонками: 'Имя', 'Возраст' и 'Город'. В колонках 'Возраст' и 'Город' есть пропущенные значения, обозначенные как None.

Теперь, чтобы вывести строки с пропущенными значениями, мы можем использовать метод dropna(). Этот метод удаляет строки, содержащие пропущенные значения, и возвращает новый DataFrame без этих строк:

# Выводим строки с пропущенными значениями
df_with_missing_values = df.dropna()
print(df_with_missing_values)
    

В результате выполнения данного кода мы получим DataFrame без строк, содержащих пропущенные значения:

   Имя  Возраст          Город
0  Аня     20.0        Москва
3  Маша     30.0         Казань
    

Как видите, строки с пропущенными значениями в колонках 'Возраст' и 'Город' были исключены из итогового DataFrame.

Если вам нужно выводить только определенные колонки, содержащие пропущенные значения, вы можете использовать опциональный параметр subset. Например, чтобы вывести только строки с пропущенными значениями в колонке 'Город', вы можете изменить код следующим образом:

# Выводим строки с пропущенными значениями в колонке 'Город'
df_with_missing_values_in_city = df.dropna(subset=['Город'])
print(df_with_missing_values_in_city)
    

Результат выполнения этого кода будет содержать только строки с пропущенными значениями в колонке 'Город':

    Имя  Возраст              Город
2  Вася     25.0              None
    

Таким образом, вы можете выбирать определенные колонки для анализа и выводить только строки с пропущенными значениями в этих колонках.

Важно отметить, что метод dropna() создает новый DataFrame, который содержит только строки с пропущенными значениями. Он не изменяет исходный DataFrame. Если вы хотите изменить исходный DataFrame, вы можете использовать параметр inplace=True.

# Удаляем строки с пропущенными значениями из исходного DataFrame
df.dropna(inplace=True)
print(df)
    

Теперь исходный DataFrame df будет содержать только строки без пропущенных значений.

В заключение, в этой статье мы рассмотрели, как вывести строки с пропущенными значениями в библиотеке pandas. Мы использовали метод dropna() для удаления строк, содержащих пропущенные значения. Вы также узнали о параметре subset для выбора определенных колонок для анализа. Не забывайте, что метод dropna() создает новый DataFrame, который не влияет на исходные данные, и если вы хотите изменить исходный DataFrame, используйте параметр inplace=True.

Спасибо за чтение! Успехов в изучении pandas!