DataFrame如何找出有空值的行
更新時間：2024年02月02日 10:31:09 作者：大地之燈
這篇文章主要介紹了DataFrame如何找出有空值的行問題,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
DataFrame找出有空值的行
import pandas as pdimport numpy as np
n = np.arange(20, dtype=float).reshape(5,4) n[2,3] = np.nan index = ['index1', 'index2', 'index3', 'index4', 'index5'] columns = ['column1', 'column2', 'column3', 'column4'] frame3 = pd.DataFrame(data=n, index=index, columns=columns)
frame3
| column1 | column2 | column3 | column4 | |
|---|---|---|---|---|
| index1 | 0.0 | 1.0 | 2.0 | 3.0 |
| index2 | 4.0 | 5.0 | 6.0 | 7.0 |
| index3 | 8.0 | 9.0 | 10.0 | NaN |
| index4 | 12.0 | 13.0 | 14.0 | 15.0 |
| index5 | 16.0 | 17.0 | 18.0 | 19.0 |
frame3.isnull()
| column1 | column2 | column3 | column4 | |
|---|---|---|---|---|
| index1 | False | False | False | False |
| index2 | False | False | False | False |
| index3 | False | False | False | True |
| index4 | False | False | False | False |
| index5 | False | False | False | False |
# any() 作用：返回是否至少一個元素為真 # 直接求any()，得到的每一列求any()計算的結果 frame3.isnull().any()
column1 False column2 False column3 False column4 True dtype: bool
判斷有空值的行
# 方法一：設置any的axis參數(shù) frame3.isnull().any(axis = 1)
index1 False index2 False index3 True index4 False index5 False dtype: bool
# 方法二：先轉置再any frame3.isnull().T.any()
index1 False index2 False index3 True index4 False index5 False dtype: bool
應用：取非空值的行
frame3[frame3.isnull().any(axis = 1)==False]
| column1 | column2 | column3 | column4 | |
|---|---|---|---|---|
| index1 | 0.0 | 1.0 | 2.0 | 3.0 |
| index2 | 4.0 | 5.0 | 6.0 | 7.0 |
| index4 | 12.0 | 13.0 | 14.0 | 15.0 |
| index5 | 16.0 | 17.0 | 18.0 | 19.0 |
應用：取有空值的行
frame3[frame3.isnull().any(axis = 1)==True]
| column1 | column2 | column3 | column4 | |
|---|---|---|---|---|
| index3 | 8.0 | 9.0 | 10.0 | NaN |
總結
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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