需要额外的转置方法

Question

在寻找有关如何检查NaN值的答案时，我发现了此堆栈溢出帖子。

How to check if any value is NaN in a Pandas DataFrame

我用滚刀回答了。但是无论有没有最后一种转置方法，我都能得到完全相同的结果。

nan_rows = df[df.isnull().T.any().T]

nan_rows = df[df.isnull().T.any()]

两个语句返回的行完全相同。 是否有任何特定原因提到的答案具有额外的T？

Answer 1

我认为我们不需要在末尾添加T，因为df.isnull().T.any()给出了pd.Series

df.isnull().T.any()
Out[33]: 
0    False
1     True
2     True
dtype: bool
df.isnull().T.any().T
Out[34]: 
0    False
1     True
2     True
dtype: bool

为什么不

df.isnull().any(axis = 1)
Out[37]: 
0    False
1     True
2     True
dtype: bool