python pandas：过滤掉有多个条件的行

Question

我需要修复 CSV 文件。当我通过 pandas 阅读它时，它只显示一列，但它有多个。

所以我拆分了专栏：

df = df['test_column'].str.split(' ', expand = True)

得到 168 行。

我更改了列的名称： df.set_axis(list(range(1, 169)), axis = 1, inplace = True)

我目前正在查看每一列，看它是否完全为空，或者它是否具有以下价值：

a = 122 #just a column name
df = df[df[a].notnull()]
print(df[a].to_string())

这里的问题是，即使特定的行是空的，它仍然显示给我。我假设只有空格 (" ")。

那么多条件怎么做呢？

Answer 1

IIUC 首先将所有空字符串或空格替换为缺失值：

#removed ' ', by default plitting by arbitrary space
df = df['test_column'].str.split(expand = True)
#starting columns by 1
df.columns += 1

df = df.replace(r'^\s*$', np.nan, regex=True)

a = 122 #just a column name
df = df[df[a].isna()]
print (df)

python pandas：过滤掉有多个条件的行

python pandas: filter out rows with multiple conditions

conditional-statements

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