如何检查在熊猫数据框架中是否有NaN值

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

你有两个选择。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,6))
# Make a few areas have NaN values
df.iloc[1:3,1] = np.nan
df.iloc[5,3] = np.nan
df.iloc[7:9,5] = np.nan

现在数据帧看起来是这样的:

          0         1         2         3         4         5
0  0.520113  0.884000  1.260966 -0.236597  0.312972 -0.196281
1 -0.837552       NaN  0.143017  0.862355  0.346550  0.842952
2 -0.452595       NaN -0.420790  0.456215  1.203459  0.527425
3  0.317503 -0.917042  1.780938 -1.584102  0.432745  0.389797
4 -0.722852  1.704820 -0.113821 -1.466458  0.083002  0.011722
5 -0.622851 -0.251935 -1.498837       NaN  1.098323  0.273814
6  0.329585  0.075312 -0.690209 -3.807924  0.489317 -0.841368
7 -1.123433 -1.187496  1.868894 -2.046456 -0.949718       NaN
8  1.133880 -0.110447  0.050385 -1.158387  0.188222       NaN
9 -0.513741  1.196259  0.704537  0.982395 -0.585040 -1.693810

选项1:df.isnull().any().any() -返回一个布尔值

你知道isnull()会返回一个这样的数据框架:

       0      1      2      3      4      5
0  False  False  False  False  False  False
1  False   True  False  False  False  False
2  False   True  False  False  False  False
3  False  False  False  False  False  False
4  False  False  False  False  False  False
5  False  False  False   True  False  False
6  False  False  False  False  False  False
7  False  False  False  False  False   True
8  False  False  False  False  False   True
9  False  False  False  False  False  False

如果你让它df.isnull().any()，你可以找到只有NaN值的列:

0    False
1     True
2    False
3     True
4    False
5     True
dtype: bool

还有一个.any()会告诉你上面的任何一个是否为True

> df.isnull().any().any()
True

选项2:df.isnull().sum().sum() -返回NaN值总数的整数:

它的操作方式与.any().any()相同，首先给出一列中NaN值数量的总和，然后是这些值的总和:

df.isnull().sum()
0    0
1    2
2    0
3    1
4    0
5    2
dtype: int64

最后，要获得DataFrame中NaN值的总数:

df.isnull().sum().sum()
5

2015-04-09 05:37:26

其他回答

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

2018-08-27 16:11:48

如果你需要知道有多少行有“一个或多个nan”:

df.isnull().T.any().T.sum()

或者如果你需要取出这些行并检查它们:

nan_rows = df[df.isnull().T.any()]

2016-05-25 16:17:45

import missingno as msno
msno.matrix(df)  # just to visualize. no missing value.

2019-08-09 13:24:17