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私はPythonとpandasを初めて使用しています。列がない行をフィルタリングするためにpanda dfを照会する
データフレームを照会して、列の1つがNaN
ではない行をフィルタリングする必要があります。
a=dictionarydf.label.isnull()
をしかしtrue
かfalse
が移入さ:
私が試してみました。 はこの
dictionarydf.query(dictionarydf.label.isnull())
を試みたが、私は
サンプルデータを期待通りにエラーが発生しました:
reference_word all_matching_words label review
0 account fees - account NaN N
1 account mobile - account NaN N
2 account monthly - account NaN N
3 administration delivery - administration NaN N
4 administration fund - administration NaN N
5 advisor fees - advisor NaN N
6 advisor optimum - advisor NaN N
7 advisor sub - advisor NaN N
8 aichi delivery - aichi NaN N
9 aichi pref - aichi NaN N
10 airport biz - airport travel N
11 airport cfo - airport travel N
12 airport cfomtg - airport travel N
13 airport meeting - airport travel N
14 airport summit - airport travel N
15 airport taxi - airport travel N
16 airport train - airport travel N
17 airport transfer - airport travel N
18 airport trip - airport travel N
19 ais admin - ais NaN N
20 ais alpine - ais NaN N
21 ais fund - ais NaN N
22 allegiance custody - allegiance NaN N
23 allegiance fees - allegiance NaN N
24 alpha late - alpha NaN N
25 alpha meal - alpha NaN N
26 alpha taxi - alpha NaN N
27 alpine admin - alpine NaN N
28 alpine ais - alpine NaN N
29 alpine fund - alpine NaN N
私はラベルがNaN
期待出力されていないデータフィルタする:
を reference_word all_matching_words label review
0 airport biz - airport travel N
1 airport cfo - airport travel N
2 airport cfomtg - airport travel N
3 airport meeting - airport travel N
4 airport summit - airport travel N
5 airport taxi - airport travel N
6 airport train - airport travel N
7 airport transfer - airport travel N
8 airport trip - airport travel N
問題を解決し、迅速な答え:) @jezraelに感謝します。私は行を削除する必要はありませんし、重複するデータフレームも作成する必要はないので、ブール型インデックス作成を選択しました。両方のソリューションが完璧に機能しました – Dileep