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
另一种方法是dropna,检查长度是否相等:
>>> len(df.dropna()) != len(df)
True
>>>
其他回答
Df.isnull ().any().any()应该这样做。
要找出特定列中哪些行有nan:
nan_rows = df[df['name column'].isnull()]
另一种方法是dropna,检查长度是否相等:
>>> len(df.dropna()) != len(df)
True
>>>
import missingno as msno
msno.matrix(df) # just to visualize. no missing value.
你不仅可以检查是否有'NaN'存在,还可以使用下面的方法得到'NaN'在每一列中的百分比,
df = pd.DataFrame({'col1':[1,2,3,4,5],'col2':[6,np.nan,8,9,10]})
df
col1 col2
0 1 6.0
1 2 NaN
2 3 8.0
3 4 9.0
4 5 10.0
df.isnull().sum()/len(df)
col1 0.0
col2 0.2
dtype: float64