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

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。

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”

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

要找出特定列中哪些行有nan:

nan_rows = df[df['name column'].isnull()]

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。