关于过滤的配合使用:
notnull 配合all isnull配合any
比如:对下列数据过滤获取有用数据
方法一:空值排除法
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame
df=DataFrame(data=np.random.randint(10,60,size=(8,8)))
df.iloc[1,3]=None
df.iloc[2,6]=None
df.iloc[4,1]=None
df.iloc[5,6]=np.nan
df
df.notnull().all(axis=1) #不为空的全部记录布尔值 索引
df.loc[df.notnull().all(axis=1)] #对该索引取值
df.loc[df.isnull().any(axis=1)] #存在空值的记录条数
直接调用dropna方法去执行空值去除
df.dropna(axis=0)
方法二:用当前值进行填充
df.fillna(method=‘ffill‘,axis=1) #用前面的值填充 axis=1横向填充 axis=0 上下填充
df.fillna(method=‘backfill‘,axis=1) #用后面的值填充
原文:https://www.cnblogs.com/wen-kang/p/10989919.html