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 pddata = 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 pddata = 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 category1 2 lhr revenue good 1boolean indexing和notnull的另一个解决方案：
data = data[data['sms'].notnull()]print (data) id city department sms category1 2 lhr revenue good 1替代query：
print (data.query("sms == sms")) id city department sms category1 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 loopIn [124]: %timeit (data[data['sms'].notnull()])100 loops, best of 3: 13.8 ms per loopIn [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！
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