按照dataframe列进行分组且不进行聚合的方法,并设置非空值
创始人
2024-08-23 16:01:28
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要按照DataFrame的列进行分组且不进行聚合的方法,可以使用groupby()函数并将列名作为参数传递给它。同时,可以使用dropna()函数来删除包含空值的行。

以下是一个示例代码:

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'John', 'Alice'],
        'Age': [25, 28, 35, 25, 28],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'New York', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照Name列进行分组并删除空值
grouped = df.groupby('Name').apply(lambda x: x.dropna())

输出结果:

    Name  Age      City
1  Alice   28     Paris
2    Bob   35    London
4  Alice   28     Paris
0   John   25  New York
3   John   25  New York

在上述示例中,我们按照"Name"列进行分组,并使用apply()函数来应用一个lambda函数。lambda函数中的x.dropna()用于删除包含空值的行。最终结果是一个包含非空值的DataFrame。

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