Question

我有一个包含age，date和location列的数据框。

我想计算所有列中有多少行是空的（不是一些行，而是同时的所有行）。我有以下代码，每行独立工作，但我怎么说age AND date AND location isnull？
```
df['age'].isnull().sum()
df['date'].isnull().sum()
df['location'].isnull().sum()
```
我希望在删除所有这三列中缺少值的行后返回一个数据帧，所以类似以下几行，但在一个语句中合并：
```
df.mask(row['location'].isnull())
df[np.isfinite(df['age'])]
df[np.isfinite(df['date'])]
```

Answer 1

您可以通过

找到所有NaN的行数

len(df) - len(df.dropna(how = 'all'))

并按

删除

df = df.dropna(how = 'all')

这将删除具有所有NaN值的行

Answer 2

您基本上可以使用您的方法，但删除列索引：

.sum()

第一个.sum()返回每列值，而第二个NaN将返回所有df.dropna()值的总和。

与Vaishali's answer类似，您可以使用NaN删除None或In [45]: df = pd.DataFrame({'age': [1, 2, 3, np.NaN, 4, None], 'date': [1, 2, 3, 4, None, 5], 'location': ['a', 'b', 'c', None, 'e', 'f']}) In [46]: df Out[46]: age date location 0 1.0 1.0 a 1 2.0 2.0 b 2 3.0 3.0 c 3 NaN 4.0 None 4 4.0 NaN e 5 NaN 5.0 f In [47]: df.isnull().sum().sum() Out[47]: 4 In [48]: df.dropna() Out[48]: age date location 0 1.0 1.0 a 1 2.0 2.0 b 2 3.0 3.0 c的所有值，并仅返回已清理的DataFrame。

{{1}}

Pandas在多列中缺少值的行

2 个答案: