Pandas中使用query函数检查列是否为空

在本文中，我们将介绍Pandas中使用query函数来检查列是否为空的方法。Pandas是一种Python库，它专门用于数据分析和数据处理。Pandas提供了许多函数和方法来快速处理和操作数据，并且在数据科学领域得到了广泛的应用。其中，query函数是一种高效的数据筛选方法，可以检查数据框中的列是否为空。

在Pandas中，我们经常需要对数据框进行筛选和操作处理，如选择特定列、去除重复值、筛选指定条件下的数据等等。Pandas中提供了query函数来完成这些操作，query函数是一种高级数据查询方法，它可以帮助我们更快速、更简洁地写出它所表达的意思。

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检查列是否为空

现在，我们将通过查询函数来检查一列是否为空。查询函数的基本语法如下所示：

dataframe.query("column_name.isnull()")

其中，dataframe是我们要进行查询的数据框，column_name是我们要检查是否为空的列名。在这个查询语句中，我们使用“isnull()”方法来检查列是否为空。如果列是空的，这个方法将返回True，否则返回False。

下面是一个示例代码，来说明如何使用query函数检查列是否为空：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eddie'],
                   'age': [20, 30, 40, 25, 45],
                   'salary': [50000, 60000, None, None, 70000]})

# 检查salary列是否为空
null_salary = df.query("salary.isnull()")
print(null_salary)

在这个示例代码中，我们创建了一个数据框，其中包括姓名、年龄、工资三列数据。其中，Charlie和David的工资信息是空值。接下来，我们使用query函数查询空值，返回的结果是一个新的数据框，只包含工资列为空的数据。

检查列是否不为空

在Pandas中，与isnull()方法相对应的是notnull()方法，用于检查列是否不为空。查询函数的语法如下所示：

dataframe.query("column_name.notnull()")

如果列不为空，这个方法将返回True，否则返回False。下面的示例代码展示了如何使用query函数检查列是否不为空：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eddie'],
                   'age': [20, 30, 40, 25, 45],
                   'salary': [50000, 60000, None, None, 70000]})

# 检查salary列是否不为空
not_null_salary = df.query("salary.notnull()")
print(not_null_salary)

在这个示例代码中，我们同样使用了查询函数query来检查salary列是否不为空。返回的结果是一个新的数据框，只包含工资列不为空的信息。

查询多个条件下的数据

query函数也可以用于查询多个条件下的数据。假设我们想要查询工资在60000以上，且年龄大于等于30岁的员工，我们可以使用如下的查询语句：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eddie'],
                   'age': [20, 30, 40, 25, 45],
                   'salary': [50000, 60000, None, None, 70000]})

# 多条件查询salary>=60000, age>=30
multi_conditions = df.query("salary >= 60000 & age >= 30")
print(multi_conditions)