python删除空值_Python实现删除某列中含有空值的行的示例代码

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

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！