'''
上期回顧：
學習對DataFrame數(shù)據(jù)記錄進行各項選擇前的初步和整體的了解由缆。
本次：
我們將學習對DataFrame數(shù)據(jù)記錄進行的各種選擇征堪！
因為2019-12-16（二）我們有在DataFrame中修改了數(shù)據(jù)集的索引index的值羡榴，所以我們利用2019-12-13（一）所學的知識蚕甥，重新將數(shù)據(jù)導入到DataFrame中
'''
##Pandas：數(shù)據(jù)分析包
import pandas as pd?
#numpy：科學計算包
import numpy? as np
#xlwings：python操作Excel的模塊躏惋，最好的Excel操作包之一发框，有取代VBA的趨勢
import xlwings as xw
#聲明Excel應用程序,及workboos文件路徑
file= r'D:\VBA\LEARNING_ERP.xlsm'?
wb=xw.Book(file)
wb.app.display_alerts=False
#“view”作為存放結果數(shù)據(jù)集的sheet表
sht_view=wb.sheets['view']
##“基礎表”作為存放原始數(shù)據(jù)集的sheet表
sht_base=wb.sheets['基礎表']
##選中employee 所在的區(qū)域，第25行第1列
range_employee=sht_base[25,1].api.currentregion
##命名區(qū)域
range_employee.name='range_employee'
##導入Dataframe
df_employee=sht_base['range_employee'].options(pd.DataFrame, header=1,index=True).value
##index=True,指示使用原始數(shù)據(jù)集中的索引默認第一列伸辟，而不是使用自動索引
##header=1价认，指示使用原始數(shù)據(jù)集中的第一列作為列名，而不是使用自動列名自娩，更多使用方法，將在后面陸續(xù)介紹。
'''按F5運行程序忙迁，然后在IDE右下方的即時窗口In：后面輸入print(df_employee)脐彩，按回車，顯示如下：'''
##切入本次的正題了姊扔！
#判斷元素中有沒有空值
df_employee.isnull()
df_employee.isna()
# isna() 和?isnull() 對于空值的判斷結果是一樣的惠奸。就像男生女生相處，不舍得花時間或者不舍得花錢在對方身上恰梢，那一定不是很喜歡他/她的!????至少此刻“情況屬實”佛南。
#判斷元素中有沒有空值，除了用isna() 和?isnull() 嵌言，也可以用反向指標notna()和notnull,即：如果他/她不吝嗇花時間和錢在她/他身上嗅回，那一定是喜歡她/他的，至少此刻是這樣的摧茴。
'''
如果只是想看有哪些列有空值绵载，可以這樣做，df_employee.isnull().any() 只要該列中有一個是空值苛白，該列就返回True;df_employee.notnull().all()該列中全部是非空值娃豹，該列才返回True。
'''
df_employee.isnull().any()
df_employee.notnull().all()
#姓名列全部為非空值购裙，所以.isnull().any()返回False懂版，而工齡列，張五有一個空值躏率，所以返回True
#姓名列全部為非空值,所以notnull().all()返回True躯畴，而工齡列，張五有一個空值禾锤，所以返回False私股。
#大家也可以試一下df_employee.isna().any() 和df_employee.notna().all()，用法一樣恩掷。
#也可以對特定的一列或數(shù)列進行上述操作倡鲸，如df_employee['特點'].isnull()，df_employee['特點'].isnull().any()黄娘。
'''
df_employee[['特點','年齡']].isnull().any()峭状，記得對多列進行操作時，要把列名放在[]里面逼争，即有兩個中括號优床，如：[['特點','年齡']]
'''
'''
也可以對特定的一行或數(shù)行進行上述操作，loc[行的索引值,列名]是根據(jù)索引值和列名來進行選擇的誓焦，iloc[:,:]是根據(jù)行的位置和列的位置來進行選擇的,下面iloc[0:2,:].isnull().any()是判斷第1-2行中有沒有空值胆敞，行的上限從0開始，0:2,包括上限0，不包括下限2 移层，:列前后為空仍翰，表示全選。
'''
df_employee.iloc[0:2,:].isnull().any()
#loc和iloc,我們會在后面作較為詳細的介紹观话，看下面的例子予借，在這里，大家只要有一個初步認識就可以
#*****
Ps：
小樂：感覺有點復雜啊频蛔，頭都有點暈了灵迫！
小欣：頭暈證明你有用心在學！“暈了晦溪，多想一想瀑粥，多練一練、再想一想”尼变，這樣反復循環(huán)后利凑，你就會越來越精通啦！
小樂：Python看起來很美嫌术，但精通好像有點難呢哀澈！
小欣：學習曲線越陡峭，投入的時間-收益比度气，就越大割按！想想看，如果你相親的對象條件越好（如：家庭磷籍、見識适荣、志向、興趣院领、愛好弛矛、職業(yè)、品味... ...）,是不是越不容易和你“閃婚”比然，然而丈氓，一但你們“永結同心后”，你的人生是不是邁入到更美妙的境界呢强法？婚姻是人生重要的選擇万俗，是重生的第二次機會。正如開掛的人生里饮怯，學習高效辦公闰歪、自動化辦公你選——一定要選Python！從繁雜的事務中解放出來蓖墅，有更多的時間用來開掛你的人生库倘！
#*****
