当特定列在pandas中具有空值时选择数据 [英] Select data when specific columns have null value in pandas

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本文介绍了当特定列在pandas中具有空值时选择数据的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

我有一个数据框,其中有两个我要过滤的日期字段,并且当任何一个日期字段为null时,都可以查看行.

I have a dataframe where there are 2 date fields I want to filter and see rows when any one of the date field is null.

ID          Date1       Date2
58844880    04/11/16    NaN
59745846    04/12/16    04/14/16
59743311    04/13/16    NaN
59745848    04/14/16    04/11/16
59598413    NaN         NaN
59745921    04/14/16    04/14/16
59561199    04/15/16    04/15/16
NaN         04/16/16    04/16/16
59561198    NaN         04/17/16

应如下图所示

ID          Date1       Date2
58844880    04/11/16    NaN
59743311    04/13/16    NaN
59598413    NaN         NaN
59561198    NaN         04/17/16

尝试过代码 df = (df['Date1'].isnull() | df['Date1'].isnull())

推荐答案

使用 时间:

#[900000 rows x 3 columns]
df = pd.concat([df]*100000).reset_index(drop=True)

In [12]: %timeit (df[df['Date1'].isnull() | df['Date2'].isnull()])
10 loops, best of 3: 89.3 ms per loop

In [13]: %timeit (df[df.filter(like='Date').isnull().any(1)])
10 loops, best of 3: 146 ms per loop

这篇关于当特定列在pandas中具有空值时选择数据的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!

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