So extrahieren Sie mit Pandas Daten, denen der Wert nan nicht fehlt
Ich habe gerade darüber nachgedacht, wie ich die Liste der Mitgliedsgeschäfte von Go To EAT in der Präfektur Chiba extrahieren kann, also habe ich sie unter Bezugnahme auf den Artikel zusammengefasst.
import pandas as pd
import io
data = """
Name,Anzahl,Start,Ende
Ponsuke,1,9:00,18:00
Ponsuke,2,18:00,
Ponsuke,3,9:00,13:00
Ponsuke,4,,
Ponsuke,5,9:00,
Ponsuke,6,18:00,
Ponsuke,7,12:00,
Ponsuke,8,12:00,
Ponsuke,9,,18:00
Ponsuke,10,,
"""
df = pd.read_csv(io.StringIO(data))
df
| Name | Anzahl | Start | Ende | |
|---|---|---|---|---|
| 0 | Ponsuke | 1 | 9:00 | 18:00 |
| 1 | Ponsuke | 2 | 18:00 | nan |
| 2 | Ponsuke | 3 | 9:00 | 13:00 |
| 3 | Ponsuke | 4 | nan | nan |
| 4 | Ponsuke | 5 | 9:00 | nan |
| 5 | Ponsuke | 6 | 18:00 | nan |
| 6 | Ponsuke | 7 | 12:00 | nan |
| 7 | Ponsuke | 8 | 12:00 | nan |
| 8 | Ponsuke | 9 | nan | 18:00 |
| 9 | Ponsuke | 10 | nan | nan |
df[(df.loc[:, "Start"].notnull() == True)]
df[(df.loc[:, ["Start", "Ende"]].notnull() == (True, True)).all(axis=1)]
df[(df.loc[:, ["Start", "Ende"]].notnull() == (True, True)).any(axis=1)]
df[(df.loc[:, ["Start", "Ende"]].notnull() == (False, True)).all(axis=1)]
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