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  • 客户需求查看销售人员不为空值的行数据存储情况如图:代码实现import pandas as pddata = pd.read_excel('test.xlsx',sheet_name='Sheet1')datanota = data[data['销售人员'].notna()]print(datanota)输出结果D:\...

    客户需求

    查看销售人员不为空值的行

    数据存储情况如图:

    代码实现import pandas as pd

    data = pd.read_excel('test.xlsx',sheet_name='Sheet1')

    datanota = data[data['销售人员'].notna()]

    print(datanota)

    输出结果D:\Python\Anaconda\python.exe D:/Python/test/EASdeal/test.py

    城市 销售金额 销售人员

    0 北京 10000 张丽丽

    1 上海 50000 潇潇

    2 深圳 60000 笨笨笨

    3 成都 40000 达达

    Process finished with exit code 0

    如何删除特定列为空/ NaN的行?

    我有一个csv文件.我读了它:import pandas as pd

    data = pd.read_csv('my_data.csv', sep=',')

    data.head()

    它的输出如下:id city department sms category

    01 khi revenue NaN 0

    02 lhr revenue good 1

    03 lhr revenue NaN 0

    我想删除sms列为空/ NaN的所有行.什么是有效的方法呢?

    解决方法:

    将dropna与参数子集一起使用以指定用于检查NaN的列:data = data.dropna(subset=['sms'])

    print (data)

    id city department sms category

    1 2 lhr revenue good 1

    boolean indexing和notnull的另一个解决方案:data = data[data['sms'].notnull()]

    print (data)

    id city department sms category

    1 2 lhr revenue good 1

    替代query:print (data.query("sms == sms"))

    id city department sms category

    1 2 lhr revenue good 1

    计时#[300000 rows x 5 columns]

    data = pd.concat([data]*100000).reset_index(drop=True)

    In [123]: %timeit (data.dropna(subset=['sms']))

    100 loops, best of 3: 19.5 ms per loop

    In [124]: %timeit (data[data['sms'].notnull()])

    100 loops, best of 3: 13.8 ms per loop

    In [125]: %timeit (data.query("sms == sms"))

    10 loops, best of 3: 23.6 ms per loop

    展开全文
  • Excel快速删除一列中的空行

    千次阅读 2019-01-23 11:36:10
    选中一列,如:A列,快捷键Ctrl+G,出现下面的面板 选择空值,定位。然后点击右键,删除,整行。OK

    选中一列,如:A列,快捷键Ctrl+G,出现下面的面板

    选择空值,定位。然后点击右键,删除,整行。OK

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  • 客户需求查看销售人员不为空值的行数据存储情况如图:代码实现import pandas as pddata = pd.read_excel('test.xlsx',sheet_name='Sheet1')datanota = data[data['销售人员'].notna()]print(datanota)输出结果D:\...

    客户需求

    查看销售人员不为空值的行

    数据存储情况如图:

    202007201024417.png

    代码实现

    import pandas as pd

    data = pd.read_excel('test.xlsx',sheet_name='Sheet1')

    datanota = data[data['销售人员'].notna()]

    print(datanota)

    输出结果

    D:\Python\Anaconda\python.exe D:/Python/test/EASdeal/test.py

    城市 销售金额 销售人员

    0 北京 10000 张丽丽

    1 上海 50000 潇潇

    2 深圳 60000 笨笨笨

    3 成都 40000 达达

    Process finished with exit code 0

    如何删除特定列为空/ NaN的行?

    我有一个csv文件.我读了它:

    import pandas as pd

    data = pd.read_csv('my_data.csv', sep=',')

    data.head()

    它的输出如下:

    id    city    department    sms    category

    01    khi      revenue      NaN       0

    02    lhr      revenue      good      1

    03    lhr      revenue      NaN       0

    我想删除sms列为空/ NaN的所有行.什么是有效的方法呢?

    解决方法:

    将dropna与参数子集一起使用以指定用于检查NaN的列:

    data = data.dropna(subset=['sms'])

    print (data)

    id city department sms category

    1 2 lhr revenue good 1

    boolean indexing和notnull的另一个解决方案:

    data = data[data['sms'].notnull()]

    print (data)

    id city department sms category

    1 2 lhr revenue good 1

    替代query:

    print (data.query("sms == sms"))

    id city department sms category

    1 2 lhr revenue good 1

    计时

    #[300000 rows x 5 columns]

    data = pd.concat([data]*100000).reset_index(drop=True)

    In [123]: %timeit (data.dropna(subset=['sms']))

    100 loops, best of 3: 19.5 ms per loop

    In [124]: %timeit (data[data['sms'].notnull()])

    100 loops, best of 3: 13.8 ms per loop

    In [125]: %timeit (data.query("sms == sms"))

    10 loops, best of 3: 23.6 ms per loop

    到此这篇关于Python实现删除某列中含有空值的行的示例代码的文章就介绍到这了,更多相关Python删除某列空值内容请搜索python博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持python博客!

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    我们在使用excel的时候经常遇到一个问题就是一列中间有空值的情况下,会出现选择的时候不能全部填充。http://jingyan.baidu.com/article/495ba84106935238b30edee3.html

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空空如也

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删除excel一列中空值