在列值不是 empty 上切片数据帧 dropping - Python

在数据科学中，我们经常需要操作数据帧来进行统计和分析。在 Python 的 Pandas 库中，数据帧是一个非常重要的数据结构。Pandas 数据帧提供了各种功能，比如选择、过滤、聚合等。本文将介绍如何在 Pandas 数据帧中对非空列进行切片——dropping。

什么是 dropping？

dropping 是 Pandas 中的一个方法，它可以删除数据帧中的某些列，将剩余列组合成新的数据帧。dropping 的语法如下：

df.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

其中，参数 labels 用于指定要删除的列名或索引名；参数 axis 用于指定删除列还是行，axis=1 表示删除列，axis=0 表示删除行。

如何在列值不是 empty 上切片数据帧 dropping？

假设我们有一个数据帧 df：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],
                   'B': [np.nan, 6, 7, 8],
                   'C': [9, 10, 11, 12]})

它长这样：

      A    B   C
0   1.0  NaN   9
1   2.0  6.0  10
2   NaN  7.0  11
3   4.0  8.0  12

我们想要删除那些 A 列中有空值的行。这里有两种方法：

方法 1：使用 dropna() 函数

首先，我们可以使用 dropna() 函数删除 A 列中的空值：

df.dropna(subset=['A'], inplace=True)

这里用 subset=['A'] 参数指定了只在 A 列上进行删除操作。结果如下所示：

     A    B   C
0  1.0  NaN   9
1  2.0  6.0  10
3  4.0  8.0  12

方法 2：使用布尔索引

另一种方法是使用布尔索引来对数据帧进行切片。我们可以首先获取 A 列中非空值的行：

non_empty_rows = df['A'].notnull()

得到的 non_empty_rows 是一个布尔类型的数组，它的内容是：

0     True
1     True
2    False
3     True
Name: A, dtype: bool

下一步就是使用这个数组作为条件来对数据帧进行切片：

df = df[non_empty_rows]

结果与上面的方法相同：

     A    B   C
0  1.0  NaN   9
1  2.0  6.0  10
3  4.0  8.0  12

总结

在 Pandas 中对非空列进行切片——dropping，有两种方法：使用 dropna() 函数或者布尔索引。这两种方法都是有效的，并可以根据具体需求灵活选择。