我有一个数据框架,有~300K行和~40列。 我想知道是否有任何行包含空值-并将这些“空”行放入一个单独的数据框架,以便我可以轻松地探索它们。

我可以显式地创建一个蒙版:

mask = False
for col in df.columns: 
    mask = mask | df[col].isnull()
dfnulls = df[mask]

或者我可以这样做:

df.ix[df.index[(df.T == np.nan).sum() > 1]]

是否有一种更优雅的方法(定位包含空值的行)?


当前回答

[更新以适应现代熊猫,它有isnull作为数据框架的方法..]

你可以使用isnull和any来构建一个布尔系列,并使用它来索引到你的框架中:

>>> df = pd.DataFrame([range(3), [0, np.NaN, 0], [0, 0, np.NaN], range(3), range(3)])
>>> df.isnull()
       0      1      2
0  False  False  False
1  False   True  False
2  False  False   True
3  False  False  False
4  False  False  False
>>> df.isnull().any(axis=1)
0    False
1     True
2     True
3    False
4    False
dtype: bool
>>> df[df.isnull().any(axis=1)]
   0   1   2
1  0 NaN   0
2  0   0 NaN

[年长的熊猫:]

你可以使用函数isnull来代替方法:

In [56]: df = pd.DataFrame([range(3), [0, np.NaN, 0], [0, 0, np.NaN], range(3), range(3)])

In [57]: df
Out[57]: 
   0   1   2
0  0   1   2
1  0 NaN   0
2  0   0 NaN
3  0   1   2
4  0   1   2

In [58]: pd.isnull(df)
Out[58]: 
       0      1      2
0  False  False  False
1  False   True  False
2  False  False   True
3  False  False  False
4  False  False  False

In [59]: pd.isnull(df).any(axis=1)
Out[59]: 
0    False
1     True
2     True
3    False
4    False

导致相当紧凑:

In [60]: df[pd.isnull(df).any(axis=1)]
Out[60]: 
   0   1   2
1  0 NaN   0
2  0   0 NaN

其他回答

少了4个字符,但多了2个ms

%%timeit
df.isna().T.any()
# 52.4 ms ± 352 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%%timeit
df.isna().any(axis=1)
# 50 ms ± 423 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

我可能会用axis=1

如果你想通过一定数量的空值列来过滤行,你可以使用这个:

df.iloc[df[(df.isnull().sum(axis=1) >= qty_of_nuls)].index]

下面是例子:

你的dataframe:

>>> df = pd.DataFrame([range(4), [0, np.NaN, 0, np.NaN], [0, 0, np.NaN, 0], range(4), [np.NaN, 0, np.NaN, np.NaN]])
>>> df
     0    1    2    3
0  0.0  1.0  2.0  3.0
1  0.0  NaN  0.0  NaN
2  0.0  0.0  NaN  0.0
3  0.0  1.0  2.0  3.0
4  NaN  0.0  NaN  NaN

如果您想选择有两个或多个空值列的行,您可以运行以下命令:

>>> qty_of_nuls = 2
>>> df.iloc[df[(df.isnull().sum(axis=1) >=qty_of_nuls)].index]
     0    1    2   3
1  0.0  NaN  0.0 NaN
4  NaN  0.0  NaN NaN

[更新以适应现代熊猫,它有isnull作为数据框架的方法..]

你可以使用isnull和any来构建一个布尔系列,并使用它来索引到你的框架中:

>>> df = pd.DataFrame([range(3), [0, np.NaN, 0], [0, 0, np.NaN], range(3), range(3)])
>>> df.isnull()
       0      1      2
0  False  False  False
1  False   True  False
2  False  False   True
3  False  False  False
4  False  False  False
>>> df.isnull().any(axis=1)
0    False
1     True
2     True
3    False
4    False
dtype: bool
>>> df[df.isnull().any(axis=1)]
   0   1   2
1  0 NaN   0
2  0   0 NaN

[年长的熊猫:]

你可以使用函数isnull来代替方法:

In [56]: df = pd.DataFrame([range(3), [0, np.NaN, 0], [0, 0, np.NaN], range(3), range(3)])

In [57]: df
Out[57]: 
   0   1   2
0  0   1   2
1  0 NaN   0
2  0   0 NaN
3  0   1   2
4  0   1   2

In [58]: pd.isnull(df)
Out[58]: 
       0      1      2
0  False  False  False
1  False   True  False
2  False  False   True
3  False  False  False
4  False  False  False

In [59]: pd.isnull(df).any(axis=1)
Out[59]: 
0    False
1     True
2     True
3    False
4    False

导致相当紧凑:

In [60]: df[pd.isnull(df).any(axis=1)]
Out[60]: 
   0   1   2
1  0 NaN   0
2  0   0 NaN
def nans(df): return df[df.isnull().any(axis=1)]

然后当你需要它的时候,你可以输入:

nans(your_dataframe)
df1 = df[df.isna().any(axis=1)]

(在pandas数据框架中显示具有一个或多个NaN值的行)