根据不同列python dataframe中的空值过滤dataframe列中的值

根据不同列Python DataFrame中的空值过滤DataFrame列中的值，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，导入所需的库和模块：

import pandas as pd
import numpy as np

1. 创建一个示例的DataFrame：

data = {'A': [1, 2, np.nan, 4],
        'B': [np.nan, 6, 7, 8],
        'C': [9, 10, 11, np.nan]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用isnull()函数检测DataFrame中的空值，并将其转换为布尔值：

null_values = df.isnull()

1. 根据不同列的空值情况，过滤DataFrame中的值：

# 过滤'A'列中的空值
filtered_A = df[null_values['A'] == False]

# 过滤'B'列中的空值
filtered_B = df[null_values['B'] == False]

# 过滤'C'列中的空值
filtered_C = df[null_values['C'] == False]

以上代码中，filtered_A、filtered_B和filtered_C分别是过滤后的DataFrame，其中不包含对应列中的空值。

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