Python實現(xiàn)刪除某列中含有空值的行的示例代碼
客戶需求
查看銷售人員不為空值的行
數(shù)據(jù)存儲情況如圖：
代碼實現(xiàn)
import pandas as pd
data = pd.read_excel('test.xlsx',sheet_name='Sheet1')
datanota = data[data['銷售人員'].notna()]
print(datanota)
輸出結果
D:\Python\Anaconda\python.exe D:/Python/test/EASdeal/test.py
城市 銷售金額 銷售人員
0 北京 10000 張麗麗
1 上海 50000 瀟瀟
2 深圳 60000 笨笨笨
3 成都 40000 達達Process finished with exit code 0
如何刪除特定列為空/ NaN的行？
我有一個csv文件.我讀了它：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('my_data.csv', sep=',')
data.head()
它的輸出如下：
id city department sms category
01 khi revenue NaN 0
02 lhr revenue good 1
03 lhr revenue NaN 0
我想刪除sms列為空/ NaN的所有行.什么是有效的方法呢？
解決方法:
將dropna與參數(shù)子集一起使用以指定用于檢查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的另一個解決方案：
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
計時
#[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
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