熊猫 - 过滤无值

Question

我正在使用Pandas来探索一些数据集。我有这个数据框：

我想排除任何具有城市价值的行。所以我试过了：

new_df = all_df[(all_df["City"] == "None") ]
new_df

但后来我得到了一个空数据框：

每当我使用None以外的任何值时，它都有效。知道如何过滤这个数据帧吗？

Answer 1

考虑使用isnull()查找缺失值

all_df[all_df['City'].isnull()]

Answer 2

尝试此操作仅选择city列的None值：

new_df = all_df['City'][all_df['City'] == "None"]

尝试此操作以查看具有相同行'City'==None

的所有其他列

new_df = all_df[all_df['City'] == "None"]
print(new_df.head()) # with function head() you can see the first 5 rows

Answer 3

我希望＆＃34; UserPasswordCredential userCred = new UserPasswordCredential(userId, userPassword); var authenticationContext = new AuthenticationContext(authString, false); ClientCredential clientCred = new ClientCredential(clientId, clientSecret); AuthenticationResult authenticationResult = await authenticationContext.AcquireTokenAsync(resourceId, clientId, userCred); string token = authenticationResult.AccessToken; ＆＃34;可以做你期望的事情

where

最好使用new_df = new_df.where(new_df["city"], None) 而不是np.nan。

有关详细信息pandas.DataFrame.where