在Python Pandas中,检查DataFrame是否有一个(或多个)NaN值的最佳方法是什么?
我知道函数pd。isnan,但这将返回每个元素的布尔值的DataFrame。这篇文章也没有完全回答我的问题。
在Python Pandas中,检查DataFrame是否有一个(或多个)NaN值的最佳方法是什么?
我知道函数pd。isnan,但这将返回每个元素的布尔值的DataFrame。这篇文章也没有完全回答我的问题。
当前回答
要找出特定列中哪些行有nan:
nan_rows = df[df['name column'].isnull()]
其他回答
为此,我们可以使用df.isna().any()语句。这将检查我们所有的列,如果有任何缺失值或nan返回True,如果没有缺失值则返回False。
下面是另一种有趣的查找null并替换为计算值的方法
#Creating the DataFrame
testdf = pd.DataFrame({'Tenure':[1,2,3,4,5],'Monthly':[10,20,30,40,50],'Yearly':[10,40,np.nan,np.nan,250]})
>>> testdf2
Monthly Tenure Yearly
0 10 1 10.0
1 20 2 40.0
2 30 3 NaN
3 40 4 NaN
4 50 5 250.0
#Identifying the rows with empty columns
nan_rows = testdf2[testdf2['Yearly'].isnull()]
>>> nan_rows
Monthly Tenure Yearly
2 30 3 NaN
3 40 4 NaN
#Getting the rows# into a list
>>> index = list(nan_rows.index)
>>> index
[2, 3]
# Replacing null values with calculated value
>>> for i in index:
testdf2['Yearly'][i] = testdf2['Monthly'][i] * testdf2['Tenure'][i]
>>> testdf2
Monthly Tenure Yearly
0 10 1 10.0
1 20 2 40.0
2 30 3 90.0
3 40 4 160.0
4 50 5 250.0
另一种方法是dropna,检查长度是否相等:
>>> len(df.dropna()) != len(df)
True
>>>
我建议使用值属性作为数组的计算是更快的。
arr = np.random.randn(100, 100)
arr[40, 40] = np.nan
df = pd.DataFrame(arr)
%timeit np.isnan(df.values).any() # 7.56 µs
%timeit np.isnan(df).any() # 627 µs
%timeit df.isna().any(axis=None) # 572 µs
结果:
7.56 µs ± 447 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
627 µs ± 40.3 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
572 µs ± 15.3 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
注意:你需要在Jupyter笔记本上运行%timeit才能工作
因为没有人提到,还有另一个变量叫做hasnans。
df[我]。如果pandas系列中的一个或多个值为NaN, hasnans将输出为True,否则为False。注意,它不是一个函数。
熊猫版本“0.19.2”和“0.20.2”