Python pandas: отфильтровать строки с несколькими условиями
Мне нужно исправить файл CSV. Когда я читаю его через pandas, он показывает мне только один столбец, но их несколько.
Итак, я разделил столбец:
df = df['test_column'].str.split(' ', expand = True)
и получил 168 рядов.
Я изменил название столбцов:
df.set_axis(list(range(1, 169)), axis = 1, inplace = True)
В настоящее время я просматриваю каждый столбец, если он полностью пуст или имеет значение в нем:
a = 122 #just a column name
df = df[df[a].notnull()]
print(df[a].to_string())
Проблема в том, что даже конкретная строка пуста, она все равно показывает мне. Я предполагаю, что есть только пробелы ("").
Так как же сделать несколько условий?
предоставить образцы данных для нас, чтобы понять проблему.
Я хотел бы сделать, но я не уверен, как я могу это сделать...
Ответы 1
IIUC сначала заменяет все пустые строки или пробелы на отсутствующие значения:
#removed ' ', by default plitting by arbitrary space
df = df['test_column'].str.split(expand = True)
#starting columns by 1
df.columns += 1
df = df.replace(r'^\s*$', np.nan, regex=True)
a = 122 #just a column name
df = df[df[a].isna()]
print (df)
Это работает намного лучше. Большое спасибо. Есть ли способ отфильтровать два условия? пустой и "-" столбец
Окей, я понял. Он работает с: df = df[(df[a].notnull()) & (df[a] != "-")]
Можете ли вы предоставить некоторые образцы данных для тестирования?