python如何保存isnull判断结果

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mob64ca12f58d71 2023-10-21 10:44:03 ©著作权

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Python如何保存isnull判断结果

引言

在Python编程中，我们经常需要对数据进行判断和处理。其中一个常见的场景是判断数据是否为NULL或空值。在Python中，我们可以使用isnull函数来进行判断。本文将介绍如何使用isnull函数来判断数据是否为NULL，并展示如何保存这个判断结果。

实际问题

假设我们有一份销售订单数据，包含了订单号、订单日期、产品名称和销售数量等信息。我们需要对这份数据进行处理，确保每条订单的数据完整，即订单号、订单日期、产品名称和销售数量都不能为空。

解决方案

我们可以使用isnull函数来判断每个字段是否为空，并将判断结果保存为一个新的列。下面是具体的操作步骤。

步骤 1: 导入必要的库

首先，我们需要导入pandas库来处理数据。如下所示：

import pandas as pd

步骤 2: 加载数据

接下来，我们将加载订单数据并创建一个DataFrame对象。假设订单数据保存在一个名为orders.csv的文件中。

data = pd.read_csv('orders.csv')
df = pd.DataFrame(data)

步骤 3: 创建新的列

我们将使用isnull函数来判断每个字段是否为空，并将判断结果保存为一个新的列。以订单号为例，我们可以使用以下代码来判断订单号是否为空：

df['order_number_isnull'] = df['order_number'].isnull()

上述代码会在DataFrame中创建一个名为order_number_isnull的新列，其值为True或False，表示订单号是否为空。

步骤 4: 保存结果

最后，我们可以将处理后的数据保存到一个新的文件中。例如，我们将保存到一个名为processed_orders.csv的文件中。

df.to_csv('processed_orders.csv', index=False)

示范示例

为了更好地理解上述解决方案，我们将使用一个具体的示例来演示。假设我们有以下几条订单数据：

订单号	订单日期	产品名称	销售数量
001	2020-01-01	A	10
002	2020-01-02	B	15
003	NULL	C	20
004	2020-01-04	D	NULL
NULL	2020-01-05	E	25

我们希望判断并保存每个字段是否为空的结果。具体操作如下：

import pandas as pd

data = {
    'order_number': ['001', '002', '003', '004', None],
    'order_date': ['2020-01-01', '2020-01-02', None, '2020-01-04', '2020-01-05'],
    'product_name': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
    'quantity': [10, 15, 20, None, 25]
}

df = pd.DataFrame(data)

df['order_number_isnull'] = df['order_number'].isnull()
df['order_date_isnull'] = df['order_date'].isnull()
df['product_name_isnull'] = df['product_name'].isnull()
df['quantity_isnull'] = df['quantity'].isnull()

df.to_csv('processed_orders.csv', index=False)

上述代码会在当前目录下创建一个名为processed_orders.csv的文件，其中包含以下内容：