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
这将只包括至少有一个null/na值的列。
df.isnull().sum()[df.isnull().sum()>0]
其他回答
我们可以通过使用seaborn moduleheatmap生成热图来查看数据集中存在的空值
import pandas as pd
import seaborn as sns
dataset=pd.read_csv('train.csv')
sns.heatmap(dataset.isnull(),cbar=False)
加上霍布斯的精彩回答,我对Python和熊猫很陌生,所以如果我错了,请指出来。
要找出哪些行有nan:
nan_rows = df[df.isnull().any(1)]
将执行相同的操作,而不需要通过将any()的轴指定为1来检查'True'是否在行中存在。
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。
import missingno as msno
msno.matrix(df) # just to visualize. no missing value.
我一直在使用以下和类型转换为字符串,并检查nan值
(str(df.at[index, 'column']) == 'nan')
这允许我检查一个系列中的特定值,而不只是返回如果它包含在系列中的某个地方。