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
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”
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)
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。
Df.isnull ().any().any()应该这样做。
df.apply(axis=0, func=lambda x : any(pd.isnull(x)))
将检查每一列是否包含Nan。
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”