python 取反_自从用了这招pandas 空数据处理方法，python编程速度提升了不少

今天为大家带来的内容是：自从用了这招pandas 空数据处理方法，python编程速度提升了不少

文章内容主要介绍了pandas 空数据处理方法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友可以参考下。

1.查看行或列是否有空格(以下的df为DataFrame类型，axis=0,代表列，axis=1代表行，以下的返回值都是行或列索引加上布尔值)

isnull方法 ：

例子：

注意点：以上方法都可以用~取反的办法获取相反的结果

2.在1的前提下使用df.loc[]，可取出1中筛选出数据的具体数据如：

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

取出这几行的索引可用属性index如:df.loc[df.isnull().any(axis=1)].index

得到这些索引后可以使用drop方法进行删除如：

注意：drop方法中的axis值与其他方法相反，axis=0表示行，=1表示列。

 df.drop(labels=drop_index, axis=0)

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总结下来为4步：

一.使用isnull或notnull筛选：df.isnull().any(axis=0)

二.使用loc取出具体数据：df.loc[df.isnull().any(axis=1)]

三：取出这些数据的索引：df.loc[df.isnull().any(axis=1)].index

四.使用drop删除：df.drop(labels=drop_index, axis=0)

以上就是本文的全部内容啦，希望对各位的学习能够起到一些帮助。

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