如果熊猫中的每一行包含我指定的列的某些值,那么我希望为该行分配True/False值。b4 alpha 1 d
我知道,如果我想使用单个列的值创建行掩码,我可以使用熊猫的isin。例如,如果我想要在alpha中包含col1的所有行,可以执行以下操作:df['col1'].isin(["alpha"])。如果我想
我正在尝试使用Pandas删除包含缺少的种族信息的行,尽管我没有走得很远,因为我是Pandas的新手。使用'print nameethnic.isnull() == True‘我可以可视化哪些人缺少种族信息。但最终我希望1)通过将缺失种族案例的索引附加到'missing array‘中来记录索引,2)然后通过删除索引与'missing’数组中的索引相匹配的所有行来创建第二个帧。我现在被困在'for case in