Question

在SO上搜索并尝试了几个答案，但它们都是用于返回NaN的行。我只想返回具有NaN值的列。例如以下df。如何选择“A”和“LG”列？

df = pd.DataFrame(
        {'H': ['a','b', 'c'],
         'A': [np.nan,'d', 'e'],
         'LG':['AR1', 'RO1', np.nan],
         })

print(df)

     A  H   LG
0  NaN  a  AR1
1    d  b  RO1
2    e  c  NaN

Answer 1

我认为您需要先在示例中将字符串NaN替换为np.nan：

df = pd.DataFrame(
        {'H': ['a','b', 'c'],
         'A': [np.nan,'d', 'e'],
         'LG':['AR1', 'RO1', np.nan],
         })

然后按isnull和any检查：

mask = df.isnull().any()
print (mask)
A      True
H     False
LG     True
dtype: bool

上次使用index的布尔索引：

print (mask.index[mask])
Index(['A', 'LG'], dtype='object')

如果需要列添加loc：

print (df.loc[:, mask])
     A   LG
0  NaN  AR1
1    d  RO1
2    e  NaN

Answer 2

这将返回包含False。

的所有列

NaN

Pandas中具有NaN值的子集列

2 个答案: