我有一个导入的xls文件作为pandas dataframe，有两列包含坐标，我将使用这些坐标将数据框与其他具有地理定位数据的数据框合并。 df.info（）显示8859条记录，坐标列有'8835非null float64'记录。
我想通过所有列记录来观察24行（我假设为空）以查看是否有其他列（街道地址镇）不能用于手动添加这24条记录的坐标。 IE浏览器。返回df。['Easting']中列的数据帧，其中isnull或NaN
我已经调整了here给出的方法，如下所示;
df.loc[df['Easting'] == NaN]
但是回到一个空的数据帧（0行×24列），这对我来说毫无意义。尝试使用Null或Non null不起作用，因为未定义这些值。我错过了什么？
答案 0 :(得分：5)
我认为您需要isnull才能使用boolean indexing检查NaN值：
df[df['Easting'].isnull()]
Docs：
警告
必须要注意的是，在python（和numpy）中，nan的比较并不相同，但是没有。请注意，Pandas / numpy使用np.nan！= np.nan的事实，并像np.nan一样对待None。
In [11]: None == None
Out[11]: True
In [12]: np.nan == np.nan
Out[12]: False
因此，与上述相比，标量相等比较与None / np.nan无法提供有用的信息。
In [13]: df2['one'] == np.nan
Out[13]:
a False
b False
c False
d False
e False
f False
g False
h False
Name: one, dtype: bool