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  • 一列数据如何删除空值
    万次阅读 多人点赞
    2018-07-17 16:21:04

    利用数据框df的name列中的非空值,去填充df的features_1列中对应的NaN。

    很容易写出df[df['features_1'].isnull()]['features_1'']=df[df['features_1'].isnull()][‘name’] ,但是会给出以下警告:

    A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
    Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

    See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

    最后发现并没有赋值成功,最后改进为:df.loc[df['features_1'].isnull(),'features_1']=df[df['features_1'].isnull()][‘name’]  ,赋值成功。

    参考的链接:https://stackoverflow.com/questions/20625582/how-to-deal-with-settingwithcopywarning-in-pandas

     

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    import pandas as pd
    df = pd.DataFrame({"姓名":["张三", "李四", "王五", "顾六", "老七"], "基本工资":[3000,np.nan,3000,4000,5000], "总工资":[np.nan, 2000,3000,np.nan,np.nan]})
    df
    
    
    	姓名	基本工资	   总工资
    0	张三	3000.0	     NaN
    1	李四	   NaN	  2000.0
    2	王五	3000.0	  3000.0
    3	顾六	4000.0	     NaN
    4	老七	5000.0	     NaN

    现在想用“基本工资”列中的非空值去填充”总工资“列中的空缺值

    方法一:

    df.loc[df['总工资'].isna(),'总工资'] = df[df['总工资'].isna()]['基本工资']
    df
    
    
        姓名	基本工资	 总工资
    0	张三	3000.0	 3000.0
    1	李四	NaN	     2000.0
    2	王五	3000.0	 3000.0
    3	顾六	4000.0	 4000.0
    4	老七	5000.0	 5000.0

    方法二:

    df['总工资'].fillna(df['基本工资'],inplace=True)
    df
    
    
        姓名	基本工资	 总工资
    0	张三	3000.0	 3000.0
    1	李四	NaN	     2000.0
    2	王五	3000.0	 3000.0
    3	顾六	4000.0	 4000.0
    4	老七	5000.0	 5000.0

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  • Python 以某一列空值删除整行

    千次阅读 2022-01-07 11:18:41
    语法: df= df[df[column].notna()] 案例: import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4)) df.iloc[:2,1] = np.nan...new_df = df[df[1].notna()] #以此空值删除整行 print(new_df) print(df)

    语法:

    df= df[df[column].notna()]

    案例:

    import numpy as np
    import pandas as pd
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4))
    df.iloc[:2,1] = np.nan
    
    new_df = df[df[1].notna()]  #以此列的空值删除整行,1可以和指定列来替代的
    print(new_df)
    print(df)

    out: 

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  • Python Pandas 如何统计某个数据列空值个数 文件读写 基础语法 Pandas numpy

    目录

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    二、主要知识点

    文件读写

    基础语法

    Pandas

    numpy

    三、菜鸟实战

    1、创建 python 文件

    2、运行结果


    一、实战场景

    实战场景:Pandas 如何统计某个数据列的空值个数

    二、主要知识点

    • 文件读写

    • 基础语法

    • Pandas

    • numpy

    三、菜鸟实战

    马上安排!

    1、创建 python 文件

    """
    对如下DF,设置两个单元格的值
    ·使用iloc 设置(3,B)的值是nan
    ·使用loc设置(8,D)的值是nan
    """
    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    np.random.seed(66)
    df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 4), columns=list('ABCD'))
    df.iloc[3, 1] = np.nan
    df.loc[8, 'D'] = np.nan
    print(df)
    
    
    print(df.isnull().sum())
    

    2、运行结果

              A         B         C         D
    0  0.154288  0.133700  0.362685  0.679109
    1  0.194450  0.251210  0.758416  0.557619
    2  0.514803  0.467800  0.087176  0.829095
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    8  0.049213  0.465223  0.941233       NaN
    9  0.361318  0.031319  0.304045  0.188268
    A    0
    B    1
    C    0
    D    1
    dtype: int64

     菜鸟实战,持续学习!   

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一列数据如何删除空值