У меня есть электронная таблица Google, подобная этой
A B C D
0 1 2 3
4 5 7
8 9 8 7
6 5 3
Я могу получить все эти значения в виде списка списков и сохранить их в DataFrame, например:
import gspread
from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials
import pandas as pd
scope=['my_scope']
credentials = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name('my_credentials', scope)
gc = gspread.authorize(credentials)
GsheetName = 'here_the_name_of_my_spreadsheet'
workSheetName = 'here_the_wsheet_name'
sht = gc.open(GsheetName)
wks = sht.worksheet(workSheetName)
get_values = wks.get_all_values()
df= pd.DataFrame(get_values)
так что df равно
0 1 2 3
0 A B C D
1 0 1 2 3
2 4 5 nan 7
3 8 9 8 7
4 6 5 nan 3
Я хотел бы сделать то же самое, но выбрать только столбцы B и D со значениями NAN, где ячейка пуста, например,
0 1
0 B C
1 1 2
2 5 nan
3 9 8
4 5 nan
Как я могу это сделать, не манипулируя df? Я хочу создать его непосредственно из значений электронной таблицы.
Метод get_all_values () получает значения для всего листа, но мне нужны только некоторые столбцы и строки, и я не нашел, как определить диапазон с помощью этого метода или какой другой метод библиотеки позволяет это сделать.