极客笔记pandas筛选不为空的字段
引言
在数据分析的过程中，经常需要对数据进行筛选和处理。特别是当面对大量数据时，我们需要找到其中的有效信息，即不为空的字段。在使用python进行数据分析时，pandas是一个非常强大的工具。本文将详细介绍如何使用pandas筛选不为空的字段。
背景知识
在开始本文之前，让我们先了解一些pandas库的基础知识。
pandas库
Pandas是一个基于Numpy的数据处理库，它提供了一种高效地操作大型数据集的方式。它使用DataFrame和Series等数据结构，可以进行数据读取、处理和分析。
DataFrame
DataFrame是pandas库的一个重要概念，它是一个二维表格结构的数据结构，类似于Excel中的表格。它由多个行和列组成，可以理解为一个强大的表格。
Series
Series是pandas库的另一个重要概念，它是一维的数据结构，类似于Excel中的一列数据。可以将Series理解为DataFrame的一列。
筛选不为空的字段
在使用pandas进行数据分析时，我们经常会遇到需要筛选不为空的字段的情况。不为空的字段通常意味着数据是有效的，它们能够提供有用的信息。下面将介绍在pandas中如何筛选不为空的字段。
检查字段是否为空
在pandas中，可以使用isnull()函数检查字段是否为空。该函数返回一个布尔值，表示字段是否为空值。True表示字段为空，False表示字段不为空。
让我们看一个示例，假设我们有一个包含学生信息的DataFrame，其中包含学生的姓名、年龄和成绩字段。我们想要找出成绩字段不为空的学生。
import pandas as pd
# 创建一个包含学生信息的DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
'年龄': [18, 19, None, 20],
'成绩': [90, None, 80, 85]}
df = pd.DataFrame(data)
# 检查成绩字段是否为空
df['成绩'].isnull()
代码运行结果：
0 False
1 True
2 False
3 False
Name: 成绩, dtype: bool
从结果中可以看出，第二个学生的成绩字段为空。
筛选不为空的字段
在pandas中，我们可以使用notnull()函数来筛选不为空的字段。该函数返回一个布尔值，表示字段是否不为空。True表示字段不为空，False表示字段为空。
让我们继续上面的示例，筛选出成绩字段不为空的学生。
import pandas as pd
# 创建一个包含学生信息的DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
'年龄': [18, 19, None, 20],
'成绩': [90, None, 80, 85]}
df = pd.DataFrame(data)
# 筛选出成绩字段不为空的学生
df[df['成绩'].notnull()]
代码运行结果：
姓名 年龄 成绩
0 张三 18.0 90
2 王五 NaN 80
3 赵六 20.0 85
从结果中可以看出，我们成功筛选出了成绩字段不为空的学生。
筛选多个字段
在实际应用中，我们可能需要筛选多个字段不为空的情况。可以使用逻辑运算符（如与&、或|、非~）将多个条件组合起来。
让我们扩展上面的示例，筛选出成绩和年龄字段均不为空的学生。
import pandas as pd
# 创建一个包含学生信息的DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
'年龄': [18, 19, None, 20],
'成绩': [90, None, 80, 85]}
df = pd.DataFrame(data)
# 筛选出成绩和年龄字段均不为空的学生
df[(df['成绩'].notnull()) & (df['年龄'].notnull())]
代码运行结果：
姓名 年龄 成绩
0 张三 18.0 90
3 赵六 20.0 85
从结果中可以看出，我们成功筛选出了成绩和年龄字段均不为空的学生。
过滤缺失值
除了使用isnull()和notnull()函数筛选不为空的字段外，还可以使用dropna()函数过滤缺失值。dropna()函数将删除包含任何缺失值的行或列。
让我们继续上面的示例，过滤出不包含缺失值的学生。
import pandas as pd
# 创建一个包含学生信息的DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
'年龄': [18, 19, None, 20],
'成绩': [90, None, 80, 85]}
df = pd.DataFrame(data)
# 过滤出不包含缺失值的学生
df.dropna()
代码运行结果：
姓名 年龄 成绩
0 张三 18.0 90
3 赵六 20.0 85
从结果中可以看出，我们成功过滤出了不包含缺失值的学生。
总结
本文详细介绍了在pandas中如何筛选不为空的字段。我们学习了如何使用isnull()函数检查字段是否为空，如何使用notnull()函数筛选不为空的字段，以及如何使用dropna()函数过滤缺失值。