Python DataFrame iterrows 判断row某个字段是否为空

Python DataFrame iterrows 判断row某个字段是否为空

在数据分析和处理过程中，经常需要判断DataFrame中的某个字段是否为空。这时我们可以使用iterrows()方法来遍历DataFrame的每一行，然后根据具体需求来判断某个字段是否为空。在本文中，我们将详细介绍如何使用iterrows()方法遍历DataFrame，并判断row某个字段是否为空。

1. 创建示例DataFrame

首先，让我们创建一个示例DataFrame，以便后续演示。我们创建一个包含姓名和年龄的DataFrame，并设置其中一些值为空。

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
        '年龄': [20, None, 25, 28, None]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

运行上述代码后，我们将得到以下示例DataFrame：

   姓名    年龄
0  张三  20.0
1  李四   NaN
2  王五  25.0
3  赵六  28.0
4  钱七   NaN

2. 使用iterrows()方法判断字段是否为空

接下来，我们将使用iterrows()方法遍历DataFrame中的每一行，并判断年龄字段是否为空。具体步骤如下：

# 使用iterrows()方法判断字段是否为空
for index, row in df.iterrows():
    if pd.isnull(row['年龄']):
        print(f"第{index}行的年龄字段为空")
    else:
        print(f"第{index}行的年龄字段不为空")

运行上述代码后，我们将得到以下输出：

第0行的年龄字段不为空
第1行的年龄字段为空
第2行的年龄字段不为空
第3行的年龄字段不为空
第4行的年龄字段为空

通过以上示例代码，我们成功使用iterrows()方法遍历DataFrame中的每一行，并判断年龄字段是否为空。

3. 总结

在本文中，我们介绍了如何使用iterrows()方法遍历DataFrame，并判断row某个字段是否为空。通过简单的示例代码，我们演示了如何遍历DataFrame中的每一行，并判断字段是否为空。