Python pandas kiểm tra ô trống

Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách kiểm tra xem một ô là Không có hay một chuỗi rỗng. Nên tiếp xúc tốt với Python nhưng không bắt buộc

Làm cách nào để kiểm tra xem một ô của khung dữ liệu có phải là một chuỗi rỗng hay Không?

Để kiểm tra xem một ô có phải là Không có hay không, chúng ta có thể so sánh giá trị của ô với loại Không có của Python bằng cách sử dụng mã định danh

cell = df.iloc[index, column]
is_cell_empty_str = [cell.strip[] == '']
2

cell = df.iloc[index, column]
is_cell_null = [cell == None]

Nơi đây,

  • cell = df.iloc[index, column]
    is_cell_empty_str = [cell.strip[] == '']
    3 – Một đối tượng DataFrame của Pandas
  • cell = df.iloc[index, column]
    is_cell_empty_str = [cell.strip[] == '']
    4 – Thuộc tính cắt lát của Pandas DataFrame. Nó được sử dụng để tìm nạp các ô, hàng và cột

Trong đoạn mã trên, chúng tôi đã sử dụng thuộc tính

cell = df.iloc[index, column]
is_cell_empty_str = [cell.strip[] == '']
5 của Pandas DataFrame để lấy giá trị chứa trong ô. Vị trí của ô trong khung dữ liệu được xác định bởi chỉ mục và cột của nó. Chúng tôi đã so sánh giá trị này với loại Không có bằng cách sử dụng mã định danh
cell = df.iloc[index, column]
is_cell_empty_str = [cell.strip[] == '']
2 trong Python. Nếu so sánh trả về
cell = df.iloc[index, column]
is_cell_empty_str = [cell.strip[] == '']
7, thì ô trống hoặc tương đương, đó là
cell = df.iloc[index, column]
is_cell_empty_str = [cell.strip[] == '']
2

Để xác định xem một ô có chứa chuỗi rỗng hay không, chúng ta có thể trích xuất giá trị từ ô như trên rồi so sánh với chuỗi rỗng. Điều này có thể được thực hiện như sau

cell = df.iloc[index, column]
is_cell_empty_str = [cell.strip[] == '']

Ở đây, chúng tôi trích xuất giá trị chứa trong ô bằng cách sử dụng

cell = df.iloc[index, column]
is_cell_empty_str = [cell.strip[] == '']
5 và sau đó chúng tôi so sánh giá trị này với một chuỗi rỗng, thay vì so sánh với kiểu Không có như trước đây. Chúng tôi đã sử dụng phương thức
cell = df.iloc[index, column]
is_cell_null = [cell == None]
00 của các đối tượng chuỗi Python để xóa tất cả các khoảng trống, nếu có, khỏi chuỗi chứa trong ô. Chúng tôi đã làm điều này bởi vì dữ liệu chúng tôi có thể chứa các chuỗi chỉ có khoảng trắng

ví dụ

Hãy hiểu đoạn mã trên với một số ví dụ. Đối với các ví dụ của chúng tôi, chúng tôi tạo một khung dữ liệu cho dữ liệu thời tiết trong một thành phố. Để đơn giản, chúng tôi giới hạn các mục nhập của chúng tôi trong một tuần

cell = df.iloc[index, column]
is_cell_null = [cell == None]
0

đầu ra

cell = df.iloc[index, column]
is_cell_null = [cell == None]
2

Như bạn có thể thấy ở đầu ra, chúng ta có một giá trị cho mỗi giá trị Không có và một chuỗi trống trong cột 'Ngày'

ví dụ 1. Kiểm tra xem một ô có chứa giá trị
cell = df.iloc[index, column]
is_cell_empty_str = [cell.strip[] == '']
2 không

Để kiểm tra xem một ô có chứa giá trị Không hay không, chúng ta so sánh giá trị chứa trong ô với

cell = df.iloc[index, column]
is_cell_empty_str = [cell.strip[] == '']
2 bằng cách sử dụng toán tử
cell = df.iloc[index, column]
is_cell_null = [cell == None]
03. Hãy làm điều này cho một ô chứa giá trị
cell = df.iloc[index, column]
is_cell_empty_str = [cell.strip[] == '']
2

cell = df.iloc[index, column]
is_cell_null = [cell == None]
7

đầu ra

cell = df.iloc[index, column]
is_cell_null = [cell == None]
8

Đầu ra là

cell = df.iloc[index, column]
is_cell_empty_str = [cell.strip[] == '']
7 cho ô chứa giá trị
cell = df.iloc[index, column]
is_cell_empty_str = [cell.strip[] == '']
2. Bây giờ chúng ta sẽ áp dụng hàm tương tự cho ô không chứa giá trị ________ 02

cell = df.iloc[index, column]
is_cell_empty_str = [cell.strip[] == '']
2

đầu ra

cell = df.iloc[index, column]
is_cell_empty_str = [cell.strip[] == '']
3

Như chúng tôi mong đợi, đầu ra là

cell = df.iloc[index, column]
is_cell_null = [cell == None]
08

ví dụ 2. Kiểm tra xem ô có chứa chuỗi rỗng không

Để kiểm tra xem một ô có chứa chuỗi rỗng hay không, chúng ta so sánh giá trị chứa trong ô với chuỗi rỗng. Hãy làm điều này cho một ô chứa một chuỗi rỗng

cell = df.iloc[index, column]
is_cell_empty_str = [cell.strip[] == '']
5

đầu ra

cell = df.iloc[index, column]
is_cell_null = [cell == None]
8

Đầu ra là

cell = df.iloc[index, column]
is_cell_empty_str = [cell.strip[] == '']
7, có nghĩa là ô chứa một chuỗi rỗng. Đây là những gì chúng tôi mong đợi đầu ra là. Bây giờ, hãy chạy mã tương tự cho một ô không chứa chuỗi rỗng

Làm cách nào để phát hiện ô trống trong gấu trúc?

phương thức shape[] trả về số hàng và số cột dưới dạng một bộ , bạn có thể sử dụng phương thức này để kiểm tra xem DataFrame của gấu trúc có trống không. Khung dữ liệu. shape[0] trả về số hàng. Nếu bạn không có hàng nào thì nó cho bạn 0 và so sánh nó với 0 sẽ cho bạn True.

Giá trị của ô trống trong gấu trúc là gì?

Đầu ra cho chúng ta biết rằng giá trị trong chỉ mục hàng số một của cột “điểm” là nan , tương đương với một ô trống .

Chủ Đề