Rumah > pembangunan bahagian belakang > Tutorial Python > Bagaimana untuk Mengalih Keluar Baris dengan Nilai Hilang dalam Lajur Bingkai Data Pandas Tertentu?

Bagaimana untuk Mengalih Keluar Baris dengan Nilai Hilang dalam Lajur Bingkai Data Pandas Tertentu?

Patricia Arquette
Lepaskan: 2024-12-14 06:21:10
asal
918 orang telah melayarinya

How to Remove Rows with Missing Values in a Specific Pandas DataFrame Column?

Menggugurkan Baris Bingkai Data Panda dengan Nilai Hilang dalam Lajur Tertentu

Dalam analisis data, selalunya perlu menangani nilai yang tiada. Satu tugas biasa ialah mengalih keluar baris dengan nilai yang tiada dalam lajur tertentu. Sebagai contoh, pertimbangkan DataFrame berikut:

1

2

3

4

5

6

7

8

                 STK_ID  EPS  cash

STK_ID RPT_Date                  

601166 20111231  601166  NaN   NaN

600036 20111231  600036  NaN    12

600016 20111231  600016  4.3   NaN

601009 20111231  601009  NaN   NaN

601939 20111231  601939  2.5   NaN

000001 20111231  000001  NaN   NaN

Salin selepas log masuk

Untuk mendapatkan DataFrame dengan hanya baris dengan lajur "EPS" bukan nol, kita boleh menggunakan kaedah berikut:

1

df = df[df['EPS'].notna()]

Salin selepas log masuk

Ungkapan ini memilih semua baris di mana lajur "EPS" tidak batal dan memberikan hasilnya kepada DataFrame df baharu. Hasilnya adalah seperti berikut:

1

2

3

4

                 STK_ID  EPS  cash

STK_ID RPT_Date                  

600016 20111231  600016  4.3   NaN

601939 20111231  601939  2.5   NaN

Salin selepas log masuk

Dengan menggunakan kaedah notna(), kami boleh menapis nilai yang hilang dengan berkesan dalam lajur yang ditentukan dan mencipta DataFrame yang mengandungi hanya baris yang diminati.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Mengalih Keluar Baris dengan Nilai Hilang dalam Lajur Bingkai Data Pandas Tertentu?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

sumber:php.cn
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Artikel terbaru oleh pengarang
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan