<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para verificar se uma c\u00e9lula espec\u00edfica est\u00e1 vazia em um DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n Podemos usar o seguinte c\u00f3digo para verificar se o valor do \u00edndice da linha n\u00famero um<\/strong> e dos pontos<\/strong> da coluna \u00e9 zero:<\/span><\/p>\n Um valor True<\/strong> indica que o valor na linha n\u00famero um da coluna “pontos” est\u00e1 realmente vazio.<\/span><\/p>\n Tamb\u00e9m podemos usar o seguinte c\u00f3digo para imprimir o valor real na linha n\u00famero um da coluna \u201cpontos\u201d:<\/span><\/p>\n A sa\u00edda nos diz que o valor na linha n\u00famero um da coluna \u201cpontos\u201d \u00e9 nan<\/strong> , o que equivale a uma c\u00e9lula vazia.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras opera\u00e7\u00f5es comuns em pandas:<\/span><\/p>\n Como definir o valor de uma c\u00e9lula espec\u00edfica no Pandas<\/a> Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para verificar se uma c\u00e9lula espec\u00edfica est\u00e1 vazia em um DataFrame do pandas: #check if value in first row of column ‘A’ is empty print (pd. isnull (df. loc [0, ‘A’])) #print value in first row of column ‘A’ print ( df.loc [0, ‘A’]) O exemplo a seguir […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-2824","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n #check if value in first row of column 'A' is empty<\/span>\nprint<\/span> (pd. isnull<\/span> (df. loc<\/span> [0, 'A']))\n\n#print value in first row of column 'A'<\/span>\nprint<\/span> ( df.loc<\/span> [0, 'A'])\n<\/strong><\/pre>\n Exemplo: verifique se a c\u00e9lula est\u00e1 vazia no Pandas DataFrame<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n ' points<\/span> ': [18, np.nan, 19, 14, 14, 11, 20, 28],\n ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, np.nan, 9, 9, 4],\n ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, np.nan]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>df\n\n\tteam points assists rebounds\n0 A 18.0 5.0 11.0\n1 B NaN 7.0 8.0\n2 C 19.0 7.0 10.0\n3D 14.0 9.0 6.0\n4 E 14.0 NaN 6.0\n5 F 11.0 9.0 5.0\n6G 20.0 9.0 9.0\n7H 28.0 4.0 NaN\n<\/strong><\/pre>\n #check if value in index row 1 of column 'points' is empty<\/span>\nprint<\/span> (pd. isnull<\/span> (df. loc<\/span> [1, 'points']))\n\nTrue<\/strong><\/pre>\n #print value in index row 1 of column 'points'<\/span>\nprint<\/span> ( df.loc<\/span> [1, 'points'])\n\nNope<\/strong><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Como obter o valor das c\u00e9lulas em pandas<\/a>
Como substituir valores NaN por zero no Pandas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"