Python DataFrame iterrows 判断row某个字段是否为空
2025年03月04日 Python DataFrame iterrows 判断row某个字段是否为空 极客笔记
Python DataFrame iterrows 判断row某个字段是否为空
在数据分析和处理过程中，经常需要判断DataFrame中的某个字段是否为空。这时我们可以使用iterrows()方法来遍历DataFrame的每一行，然后根据具体需求来判断某个字段是否为空。在本文中，我们将详细介绍如何使用iterrows()方法遍历DataFrame，并判断row某个字段是否为空。
1. 创建示例DataFrame
首先，让我们创建一个示例DataFrame，以便后续演示。我们创建一个包含姓名和年龄的DataFrame，并设置其中一些值为空。
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六', '钱七'],
'年龄': [20, None, 25, 28, None]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
运行上述代码后，我们将得到以下示例DataFrame：
姓名 年龄
0 张三 20.0
1 李四 NaN
2 王五 25.0
3 赵六 28.0
4 钱七 NaN
2. 使用iterrows()方法判断字段是否为空
接下来，我们将使用iterrows()方法遍历DataFrame中的每一行，并判断年龄字段是否为空。具体步骤如下：
# 使用iterrows()方法判断字段是否为空
for index, row in df.iterrows():
if pd.isnull(row['年龄']):
print(f"第{index}行的年龄字段为空")
else:
print(f"第{index}行的年龄字段不为空")
运行上述代码后，我们将得到以下输出：
第0行的年龄字段不为空
第1行的年龄字段为空
第2行的年龄字段不为空
第3行的年龄字段不为空
第4行的年龄字段为空
通过以上示例代码，我们成功使用iterrows()方法遍历DataFrame中的每一行，并判断年龄字段是否为空。
3. 总结
在本文中，我们介绍了如何使用iterrows()方法遍历DataFrame，并判断row某个字段是否为空。通过简单的示例代码，我们演示了如何遍历DataFrame中的每一行，并判断字段是否为空。
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