python跳过空值函数 python去空格函数

python爬虫里用next_sibling函数如果html里是空行要怎么跳过？

给你一段演示代码，参考一下。

import re

text = '''tr张三/tr

tr /tr

tr李四/tr

tr王五/tr'''

text2 = re.findall(r"tr(.+?)/tr", text)

x = 0

for s in text2:

    if (text2[x]) != " ":  #如果列表内的值为空，不打印。

       print(s)

    x = x + 1

相关问答

Q1: mydf是什么python

my_df是一个二维的结构，如下图所示：

stack函数会把列索引转成行索引，即把列索引换成二级的行索引，即所有列压缩到一列。请注意，这个的空值会跳过，下图中的数据结构只有7个元素，7行1列。

a['b','two']

a['d','two']

#上面两个索引是可以的，下面的是会报错KeyError

a['d','one']

unstack函数会把行索引转成列索引，即把行索引换成二级的列索引，即所有行压缩到一行。注：实际上，Python似乎不分行向量或列向量，如果对一个Series对象进行转置，则还是其本身。根据shape函数的返回可知，这是一个8行1列的数据结构。

stack函数会把二级的行索引转成列索引，恢复其二维结构。

我们看到，用过stack函数后可以用unstack函数来恢复其原貌。反过来如何呢？

会报错：AttributeError: 'Series' object has no attribute 'stack'

我们发现，stack和unstack两个函数的组合，如下所示，只有前两个是可以的没有问题的。这是因为一个二维数据经过stack或unstack后，变成了一个Series结构，而Series有unstack没有stack。

my_df.stack().unstack()

my_df.unstack().unstack()

#my_df.stack().stack()

#my_df.unstack().stack()

a=my_df.stack()

print(type(a))

print(dir(a))

如下图所示，用过了unstack后，怎么恢复原状呢？转置一下即可。

Q2: python数据处理怎么筛选掉nan空值

既然我们认为空值和空格都代表无数据python跳过空值函数，那么可以先得到这两种情况下的布尔数组。

这里python跳过空值函数，我们的DataFrame类型的数据集为dfpython跳过空值函数，其中有一个变量VIN，那么取得空值和空格的布尔数组为NONE_VIN。然后通过该布尔数组，就能得到我们要的数据了

NONE_VIN = (df["VIN"].isnull()) | (df["VIN"].apply(lambda x: str(x).isspace()))

df_null = df[NONE_VIN]

df_not_null = df[~NONE_VIN]

Q3: 数据分析师-pandas统计基础

一、数值计算和统计

1.基本参数axis轴和skipna跳过空值

df.mean() #.mean()默认列计算均值

df.mean(axis=1) #.mean(axis=1)为行计算均值

df.mean(axis=1,skipna=False) #按照行算平均值python跳过空值函数，直接过滤掉空值和非数值结构python跳过空值函数；如果想不忽略空值计算python跳过空值函数，需要skipna参数=False --但是仍然忽略非数值结构

2.计算

df.quantile(q=n) #n分位数  df.std()标准差  df.skew() #样本的偏度  df.kurt()#样本的峰度

3.累计求和/累计求积/累计最大值/累计最小值

df['key1'].cumsum()/.cumprod()/.cummax()/.cummin()

4.保留唯一值：.unique()

5.计数：.value_counts()每个值重复的频率python跳过空值函数，得到新的Series

s.value_counts(sort=False) #sort参数：对频率排序，默认True

6.成员资格：.isin()类似in 语句,就算只有一个元素也要用[]

s.isin([5])   s.isin([5,13])

二、文本数据

1.通过str访问，且自动忽略丢失/NAN值;不仅适用于值，还适用于列和index

s.str.count('b') #str调用文本数据的方法

df['key2'].str.upper() key2列全部大写

df.columns = df.columns.str.upper() 列名全部大写

2.字符串常用方法：s.str.lower()/s.str.upper()/s.str.len()/s.str.startswith()/s.str.endswith()

3.strip删除空格 lstrip左删除 rstrip右删除:df.columns = df.columns.str.strip()

4.替换：replace(old,new,n替换第几个)

5.分列：split rsplit只用于字符串,适用于Series 和DataFrame

(1)s.str.split(',')[0] #在分列基础上再次选取[]代表选行

(2)s.str.split(',').str[0] #如果想选择值里面的第一列，那就再加个str

s.str.split(',').str.get(1) #与上面的得结果一致,# 可以使用get或[]符号访问拆分列表中的元素

(3)分列后再分多个行:参数expand 默认False不分多行， 参数n最后要拓展几列

s.str.split(',',expand=True,n=1)

6.字符串索引：s.str[0] # 取第一个字符、s.str[:2] # 取前两个字符

三、合并merge、join

1. pd.merge(left,right,on='键',how=’inner‘交集默认/outer/left/right,left_on左面的df以哪列作为键,left_index以左面df的index作为键 ,sort按照键排序)

例：pd.merge(df3,df4,on=['key1','key2'])#多个参考值连接

2. pd.join()-直接通过索引进行连接

(1)  .join中suffixes=('_x','_y') 参数:当合并的列明重复时，通过它区分

注：虽然join默认以index为键，但是可以用on改变

四、连接与修补

1..concat([s1,s2],axis=0行=1列,join默认并集=inner交集,join_axes=['a']直指定显示连接后显示的轴)f

(1).concat([])以列表的形式

(2)index参数：是否要根据index进行排序

(3)axis=0默认行+行，axis=1列+列生成df

(4)keys = ['one','two']当axis=0时，keys层次的名称；axis=1时，keys为columns的名称

2.df1.combine_first(df2)#通过index配对后把df2的值修补到df1的NaN上，如果df2的值多于df1会被更新上

#df1.update(df2)：df2直接 全部覆盖df1

五、去重及替换：.duplicated/.replace

1..duplicated返回布尔型（True被重复，False没被重复，从上往下依次判断，所以第一个出现肯定不会重复）

2.移除重复.drop_duplicates()inplace默认false,True代替原值

#以上df同样适用

3.替换.replace(通用)：注：传入字典，key为old，values为new

六、分组*****

1..groupby(axis=0默认按行（数据）分组=1按列分组；分组后的计算得到新的df；可以单个或多个[]分组)

例：df.groupby('A')返回DataFrameGroupBy，是中间数据

例：df.groupby('A').sum() 返回的是聚合后的数据

df.groupby(['A','B'])可以多行分组 ；df.groupby(['A'])['D'].mean()也可以分组后对某列求聚合函数

2.分组结果是可迭代的对象:

(1) list(df.groupby('X')) #返回[(组名1，df1),(组名2，df2)]#返回list

(2)list(df.groupby('X'))[0]

(3)提取分组 .get_group():df.groupby(['X']).get_group('A') #选择分组后的组A

(4).groups:将分组后的group变成字典dict,key是组名，values是组的index；可以以字典索引方法查看groups里的元素

grouped = df.groupby(['X']), grouped.groups['A']

(5).size()查看分组后的长度  sz = grouped.size()

3.按照数值类型分组：***axis=1按照列进行分组

df.dtypes #返回Series，判断各个值是什么类型

df.groupby(df.dtypes,axis=1).sum() #把Series传入groupby，axis=1按照列进行分组

4.按照字典**：如果特地想把某几列分一组，可以建立字典后分组

mapping = {'a':'one','b':'one','c':'two','d':'two','e':'three'}#ab列对应为one，cd列对应为twe，以字典分组

by_column = df.groupby(mapping,axis=1)

by_column.sum()

5.按照Series分组：axis=1按照列进行分组

6.按照函数分组:df.groupby(len).sum() #按照index的字母长度分组

7.多函数计算：.agg(['',''或np.xx]): 

df.groupby('a').agg(['mean',np.sum])

df.groupby('a')['b'].agg({'result1':np.mean,'result2:':np.sum})  #通过dict传入多函数，key为生成结果的columns

七、分组转换拆分-应用-合并：transform、apply

1.数据分组转换transform

(1)方法一、先分组groupby后合并merge等价于transform

(2)方法二、transform会将一个函数应用到各个分组，然后将结果以index全部展现：df.groupby('key2').transform(np.mean)

2.一般化groupby方法：apply--自定义函数，分组后按照该函数运行

df.groupby('key1').apply(f_df1,2) #.apply(函数名，第二个参数)第一个参数默认为apply所执行的

八、数据透视表及交叉表

(1)#透视表 pivot_table(data-df数组，values要聚合的数值，index数透的index，columns透视表的列，aggfunc用于聚合的函数，默认为numpy.mean)

(2)交叉表crosstab 默认情况下，crosstab计算因子的频率表，比如用str的数据透视分析;

#pd.crosstab(Series1，Series2，normalize，values，aggfunc)只接收两个Series，将提供出现的频率表

#参数normalize：默认False将所有值除以值总和进行归一化，=true时显示频率百分比；

#参数values，aggfunc：S1和S2因子聚合后得出values的值并聚合成aggfunc的函数

#参数margins：=True时规格显示的结果并给出行列的总和all

九、数据读取：read_table、read_csv逗号分隔符数据、read_excel

1.读取普通分隔数据：：read_table(dfile,delimiter,header=0第0行开始算并为列名，index_col某列开始为索引)可以读取csv和txt

2.读取csv文件***：read_csv(file,engine='python',encoding='utf-8)

3.读取excel文件 read_excel(file,sheetname=[0,1]返回多个sheet/none返回全表--如果是int/string返回的是df，如果是list或None返回的是dict)

关于python跳过空值函数和python去空格函数的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。