列出每行中Dataframe为NULL / Empty的列名

时间:2017-03-20 12:58:48

标签: python pandas dataframe

我的数据框中包含空值/空值。
通过这样做,我可以很容易地获得空值的每一行的计数:

df['NULL_COUNT'] = len(df[fields] - df.count(axis=1)

这会将NULL的列数放在字段NULL_COUNT中。

如果列标题为null,是否有办法以相同的方式将列标题写入另一个字段?

df['NULL_FIELD_NAMES'] = "<some query expression>"

示例:

df = pd.DataFrame([range(3), [0, np.NaN, 0], [0, 0, np.NaN], range(3), range(3)], columns=['A', 'B', 'C'])

在上面的df中,第二行应该有df['NULL_FIELD_NAME'] = 'B',第三行应该有df['NULL_FIELD_NAME'] = 'C'

1 个答案:

答案 0 :(得分:4)

您可以使用:

df['new'] = (df.isnull() * df.columns.to_series()).apply(','.join,axis=1).str.strip(',')

另一种解决方案:

df['new'] = df.apply(lambda x: ','.join(x[x.isnull()].index),axis=1)

样品:

df = pd.DataFrame([range(3), [np.NaN, np.NaN, 0], [0, 0, np.NaN], range(3), range(3)], 
                  columns=['A', 'B', 'C'])
print (df)
     A    B    C
0  0.0  1.0  2.0
1  NaN  NaN  0.0
2  0.0  0.0  NaN
3  0.0  1.0  2.0
4  0.0  1.0  2.0

df['new'] = df.apply(lambda x: ','.join(x[x.isnull()].index),axis=1)
print (df)
     A    B    C  new
0  0.0  1.0  2.0     
1  NaN  NaN  0.0  A,B
2  0.0  0.0  NaN    C
3  0.0  1.0  2.0     
4  0.0  1.0  2.0