Як перевірити, чи порожня клітинка в pandas dataframe

Ви можете використовувати наступний базовий синтаксис, щоб перевірити, чи конкретна комірка порожня у pandas DataFrame:

 #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'])

У наступному прикладі показано, як використовувати цей синтаксис на практиці.

Приклад: перевірте, чи порожня клітинка в Pandas DataFrame

Припустімо, що у нас є наступні pandas DataFrame:

 import pandas as pd
import numpy as np

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, np.nan, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, np.nan, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, np.nan]})

#view DataFrame
df

	team points assists rebounds
0 A 18.0 5.0 11.0
1 B NaN 7.0 8.0
2 C 19.0 7.0 10.0
3D 14.0 9.0 6.0
4 E 14.0 NaN 6.0
5 F 11.0 9.0 5.0
6G 20.0 9.0 9.0
7H 28.0 4.0 NaN

Ми можемо використати такий код, щоб перевірити, чи значення індексу рядка номер один і точок стовпця дорівнює нулю:

 #check if value in index row 1 of column 'points' is empty
print (pd. isnull (df. loc [1, 'points']))

True

Значення True вказує на те, що значення в першому рядку стовпця «очки» справді порожнє.

Ми також можемо використати наступний код, щоб надрукувати фактичне значення в рядку номер один у стовпці «points»:

 #print value in index row 1 of column 'points'
print ( df.loc [1, 'points'])

Nope

Вихідні дані повідомляють нам, що значення в рядку номер один стовпця «points» є nan , що еквівалентно порожній комірці.

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові операції в pandas:

Як встановити значення певної комірки в Pandas
Як отримати значення клітинок у пандах
Як замінити значення NaN на нуль в Pandas