Question

在Python中使用Pandas时...

我正在使用包含一些缺失值的数据集，并且我想返回一个仅包含缺少数据的行的数据框。有没有一个很好的方法来做到这一点？

（我目前的方法是效率低下＆＃34;看看数据框中没有缺失值的索引是什么，然后从这些索引中生成一个df。＆＃34;）< / p>

Answer 1

您可以使用any axis=1检查每行至少一个True，然后使用boolean indexing进行过滤：

null_data = df[df.isnull().any(axis=1)]

Answer 2

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这将为您提供至少一个缺失数据的总行数

Answer 3

如果您只想查看包含NaN值的行，则可以执行以下操作：

data_frame[data_frame.iloc[:, insert column number here]=='NaN']

Answer 4

你可以这样使用代码

sum(df.isnull().any(axis=1))

Answer 5

类似于Meterk的答案，

null_data = df[np.logical_or.reduce(df.isnull(), axis=1)]

测试

n = 2
df = pd.DataFrame({'a':np.tile([0,1,2,3,4,np.nan],n),
                   'b':np.tile([0,1,2,3,np.nan,5],n)})

x = df[np.logical_or.reduce(df.isnull(),axis=1)]
y = df[df.isnull().any(axis=1)]
x.equals(y)

Answer 6

我只是遇到了这个问题，我假设您想查看数据框的一部分，该部分由我使用的缺少值的行组成

aws_subnet.public.*.id[0]

Answer 7

如果您正在寻找一种更快的方法来查找数据框中缺少的行的总数，则可以使用以下方法：

sum（df.isnull（）。values.any（axis = 1））

Python，Pandas：仅返回缺少值的行

7 个答案: