Question

早上好，

我有一个包含多个系列的pandas数据框。对于数据框中的给定系列，数据类型为unicode，NaN和int / float。我想确定系列中的NaN数量但不能使用内置的numpy.isnan方法，因为它无法将unicode数据安全地转换为它可以解释的格式。我提出了一个解决方案，但我想知道是否有更好/更多的Pythonic方法来完成这项任务。

提前致谢，迈尔斯

import pandas as pd
import numpy as np

test = pd.Series(data = [NaN, 2, u'string'])
np.isnan(test).sum()
#Error

#Work around
test2 = [x for x in test if not(isinstance(x, unicode))]
numNaNs = np.isnan(test2).sum()

Answer 1

使用pandas.isnull：

In [24]: test = pd.Series(data = [NaN, 2, u'string'])

In [25]: pd.isnull(test)
Out[25]: 
0     True
1    False
2    False
dtype: bool

但请注意，pd.isnull也将None视为True：

In [28]: pd.isnull([NaN, 2, u'string', None])
Out[28]: array([ True, False, False,  True], dtype=bool)

当unicode值存在时计算NaNs

1 个答案: