pandas：
通过pd.read_excel()函数读取数据生成dataframe，数据框中某列数据中包含文本、数字、空格、nan和方括号等特殊符号。
直接用df.replace（）函数，可能存在数据类型问题，无法实现替换。先用astype函数转换为文本，然后用str.replace()函数逐一替换，可达到目的。
df[‘T-1csjz’]=df[‘T-1csjz’].astype(str).str.replace(’ ‘,’’).str.replace(’[nan’,’’).str.replace(’]’,’’).astype(float)
pandas：通过pd.read_excel()函数读取数据生成dataframe，数据框中某列数据中包含文本、数字、空格、nan和方括号等特殊符号。直接用df.replace（）函数，可能存在数据类型问题，无法实现替换。先用astype函数转换为文本，然后用str.replace()函数逐一替换，可达到目的。df[‘T-1csjz’]=df[‘T-1csjz’].astype(str).str.replace(’ ‘,’’).str.replace(’[nan’,’’).str.replace(’
df0=df0.applymap(lambdax:np.
NaN
ifstr(x).isspace()elsex)
print("各
列
缺失行数为")
print(df0.isnull().sum())
print("各
列
未缺失行数为")
print(df0.notnul...
df.loc[df['columnName']=='the value']
以上这篇根据
DataFrame
某一
列
的值来选择具体的某一行方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。
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列
之
DataFrame
行
列
数据
筛选实例pandas.
DataFrame
删除/选取含有特定数值的行或
列
实例python
中
p
在做
数据
清洗等工作时，必不可少的环节就是缺失值处理。在采用pandas读取或处理
数据
时，
dataframe
的缺失值默认是用
nan
填充的。但大多数情况下，我们需要的是None或者Null值而不是
nan
.所以，如何
替换
dataframe
中
的
nan
呢？
替换
nan
的方法有很多，本文总结了三个方法。
dataframe
.fillna()方法，
dataframe
.applymap()以及
dataframe
....
pandas
中
DataFrame
类型
中
，找出所有有空值的行，可以使用.isnull()方法和.any()方法。
1.找出含有空值的行
方法：
DataFrame
[
DataFrame
.isnull().T.any()]
其
中
，isnull()能够判断
数据
中
元素是否为空值；T为转置；any()判断该行是否有空值。
import pandas as pd
import numpy as np
n = np.arange(20, dtype=float).reshape(5,4)
n[2,3] = np.n
全表查询数值
demo_df = pd.
DataFrame
({'Integer Feature': [0, 1, 2, 1], 'Categorical Feature': ['socks', 'fox', 'socks', 'box']})
demo_df
用for循环遍历
for indexs in df.index:
for i in range(len(df.loc[ind
