pandas DataFrame:获取列中的NaN、None、空字符串/列表等单元格

pandas是一个强大的数据处理和分析工具，而DataFrame是pandas库中的一个重要数据结构，类似于一个二维表格。在处理数据的过程中，我们经常会遇到需要获取DataFrame中某一列中的NaN、None、空字符串或空列表等单元格的情况。

要获取列中的NaN、None、空字符串/列表等单元格，可以使用pandas库中的一些方法和函数。下面是一些常用的方法和函数：

isnull()：该方法可以判断DataFrame中的每个单元格是否为NaN，返回一个布尔值的DataFrame，其中True表示该单元格为NaN。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, None, 30],
        'City': ['New York', '', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取Age列中的NaN单元格
nan_cells = df['Age'].isnull()
print(nan_cells)

输出结果：

0    False
1     True
2    False
Name: Age, dtype: bool

fillna()：该方法可以用指定的值或方法填充NaN单元格。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, None, 30],
        'City': ['New York', '', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 填充Age列中的NaN单元格为0
df['Age'].fillna(0, inplace=True)
print(df)

输出结果：

      Name   Age      City
0    Alice  25.0  New York
1      Bob   0.0          
2  Charlie  30.0    London

dropna()：该方法可以删除包含NaN单元格的行或列。

示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, None, 30],
        'City': ['New York', '', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除包含NaN单元格的行
df.dropna(inplace=True)
print(df)

输出结果：

    Name   Age    City
0  Alice  25.0    New York
2  Charlie  30.0   London

这些方法和函数在处理包含NaN、None、空字符串或空列表的DataFrame列时非常有用。对于数据清洗、数据预处理和数据分析等任务非常实用。

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