给定一个pandas数据框架,其中包含可能分散在这里和那里的NaN值:
问:如何确定哪些列包含NaN值?特别是,我能得到包含nan的列名的列表吗?
给定一个pandas数据框架,其中包含可能分散在这里和那里的NaN值:
问:如何确定哪些列包含NaN值?特别是,我能得到包含nan的列名的列表吗?
当前回答
要查看包含nan的列和包含nan的行:
isnulldf = df.isnull()
columns_containing_nulls = isnulldf.columns[isnulldf.any()]
rows_containing_nulls = df[isnulldf[columns_containing_nulls].any(axis='columns')].index
only_nulls_df = df[columns_containing_nulls].loc[rows_containing_nulls]
print(only_nulls_df)
其他回答
Features_with_na =[feature用于数据帧中的特征。列if dataframe[features].isnull().sum()>0]
对于features_with_na中的feature: Print (feature, np.round(dataframe[feature].isnull().mean(), 4), '%缺失值') 打印(features_with_na)
它将为dataframe中的每一列提供缺失值的%
这是其中一种方法。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,np.nan], 'b':[np.nan,1,np.nan],'c':[np.nan,2,np.nan], 'd':[np.nan,np.nan,np.nan]})
print(pd.isnull(df).sum())
在这里输入图像描述
如果您希望查找包含NaN值的列并获得列名列表,则该代码可以工作。
na_names = df.isnull().any()
list(na_names.where(na_names == True).dropna().index)
如果要查找值都是nan的列,可以将any替换为all。
df.columns[df.isnull().any()].tolist()
它将返回包含空行的列的名称
这两种方法都有效:
df.isnull().sum()
df.isna().sum()
DataFrame方法isna()或isnull()完全相同。
注意:空字符串”被认为是False(不认为是NA)