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客户需求
查看销售人员不为空值的行
数据存储情况如图：
代码实现
import pandas as pd
data = pd.read_excel('test.xlsx',sheet_name='Sheet1')
datanota = data[data['销售人员'].notna()]
print(datanota)
输出结果
D:\Python\Anaconda\python.exe D:/Python/test/EASdeal/test.py
城市 销售金额 销售人员
0 北京 10000 张丽丽
1 上海 50000 潇潇
2 深圳 60000 笨笨笨
3 成都 40000 达达Process finished with exit code 0
如何删除特定列为空/ NaN的行？
我有一个csv文件.我读了它：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('my_data.csv', sep=',')
data.head()
它的输出如下：
id city department sms category
01 khi revenue NaN 0
02 lhr revenue good 1
03 lhr revenue NaN 0
我想删除sms列为空/ NaN的所有行.什么是有效的方法呢？
解决方法:
将dropna与参数子集一起使用以指定用于检查NaN的列：
data = data.dropna(subset=['sms']) print (data) id city department sms category 1 2 lhr revenue good 1
boolean indexing和notnull的另一个解决方案：
data = data[data['sms'].notnull()] print (data) id city department sms category 1 2 lhr revenue good 1
替代query：
print (data.query("sms == sms"))
id city department sms category
1 2 lhr revenue good 1
计时
#[300000 rows x 5 columns]
data = pd.concat([data]*100000).reset_index(drop=True)
In [123]: %timeit (data.dropna(subset=['sms']))
100 loops, best of 3: 19.5 ms per loop
In [124]: %timeit (data[data['sms'].notnull()])
100 loops, best of 3: 13.8 ms per loop
In [125]: %timeit (data.query("sms == sms"))
10 loops, best of 3: 23.6 ms per loop
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暂无Python实现删除某列中含有空值的行的示例代码的评论...
稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！
昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址，com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？