熊猫：检查熊猫数据框列中的条目是否为空

Question

假设您有一个数据框，其数字类型为float。您将如何检查是否有空条目？

示例df：

df = pd.DataFrame([(.21, ), (.01, .67), (.66, .03), (.21, .18)],
                  columns=['dogs', 'cats'])

没有，不能有NAN。

Answer 1

将isna与any一起使用

df.isna().any()
Out[103]: 
dogs    False
cats     True
dtype: bool

或者从info中，您可以知道非null等于数据帧长度

df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 4 entries, 0 to 3
Data columns (total 2 columns):
dogs    4 non-null float64
cats    3 non-null float64
dtypes: float64(2)
memory usage: 192.0 bytes

Answer 2

您可以使用它用所需的任何内容替换NaN：

df.fillna(0, inplace=True)
df

   dogs  cats
0  0.21  0.00
1  0.01  0.67
2  0.66  0.03
3  0.21  0.18

Answer 3

运行该命令时，空格本身将变为NaN。所以我不确定您的输出是什么？您想让NaN消失吗？您可以这样做：-

df = pd.DataFrame([(.21, ), (.01, .67), (.66, .03), (.21, .18)],
                  columns=['dogs', 'cats']).fillna(" ")

输出：-

Answer 4

[index for index,row in df.iterrows() if any(np.isnan(row))]

通过迭代所有行，可以为您显示空行的索引