拆分数据框，然后将它们保存到 python 中的两个单独的 dfs答案

【问题标题】：spliting a data frame and then saving them into two separate dfs in python拆分数据框，然后将它们保存到 python 中的两个单独的 dfs
【发布时间】：2017-12-12 14:31:17
【问题描述】：

我有一个熊猫数据框，其列为id,program,name,add 一些记录没有 name 和 add 列的任何值（即包含 NaN 值）。我想把这个数据框分成两个，这样第一个 df1 包含id,program,name,add 下的所有值，即没有空值（只有那些在每列下包含值的记录）；第二个 df2 仅包含那些在 name 和 add 列下都没有值的记录。如果name 和add 中的任何一个有任何值，那么它应该进入df1，df2 应该只包含那些两列都有NaN 值的记录。

这个问题对某些人来说可能看起来很愚蠢，但我刚刚开始使用 python，所以还是个新手。

示例数据如下所示：

id, program,name,add
142, FOO, Sherlock, Baker street
934, FOOFOO, Harry, Hogwards
229, ABC,NaN,NaN
420, XYZ,NaN,USA
619, DEF,NaN,NaN

想要的输出应该是这样的：

df1:

id,program,name,add
142, FOO, Sherlock, Baker street
934, FOOFOO, Harry, Hogwards
420, XYZ,NaN,USA

df2:

id,program,name,add
229, ABC,NaN,NaN
619, DEF,NaN,NaN

提前致谢。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas dataframe

【解决方案1】：

将boolean indexing 与isnull (isna) 创建的mask 一起使用，然后检查DataFrame.all 每行的所有Trues：

mask = df[['name','add']].isnull().all(axis=1)
#pandas 0.21.0+
#mask = df[['name','add']].isna().all(axis=1)
print (mask)
0    False
1    False
2     True
3    False
4     True
dtype: bool

df1 = df[~mask]
df2 = df[mask]

print (df1)
    id program      name           add
0  142     FOO  Sherlock  Baker street
1  934  FOOFOO     Harry      Hogwards
3  420     XYZ       NaN           USA

print (df2)
    id program name  add
2  229     ABC  NaN  NaN
4  619     DEF  NaN  NaN

详情：

print (df[['name','add']].isnull())
    name    add
0  False  False
1  False  False
2   True   True
3   True  False
4   True   True

【讨论】：