كيفية تحديد الصفوف ذات قيم nan في الباندا (مع أمثلة)

يمكنك استخدام الطرق التالية لتحديد الصفوف ذات قيم NaN في الباندا:

الطريقة الأولى: تحديد الصفوف ذات قيم NaN في أي عمود

 df. loc [df. isnull (). any (axis= 1 )]

الطريقة الثانية: تحديد الصفوف ذات قيم NaN في عمود معين

 df. loc [df[' this_column ']. isnull ()]

توضح الأمثلة التالية كيفية استخدام كل طريقة عمليًا مع الباندا DataFrame التالية:

 import pandas as pd
import numpy as np

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],
                   ' points ': [18, np.NaN, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, np.NaN, 9, 9, np.NaN],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, np.NaN]})

#view DataFrame
print (df)

مثال 1: حدد الصفوف ذات قيم NaN في أي عمود

يمكننا استخدام بناء الجملة التالي لتحديد الصفوف ذات قيم NaN في أي عمود من DataFrame:

 #create new DataFrame that only contains rows with NaNs in any column
df_nan_rows = df. loc [df. isnull (). any (axis= 1 )]

#view results
print (df_nan_rows)

  team points assists rebounds
1 B NaN 7.0 8.0
4 E 14.0 NaN 6.0
7 H 28.0 NaN NaN   

لاحظ أن كل صف من DataFrame الناتج يحتوي على قيمة NaN في عمود واحد على الأقل.

المثال 2: تحديد الصفوف ذات قيم NaN في عمود معين

يمكننا استخدام بناء الجملة التالي لتحديد الصفوف ذات قيم NaN في العمود المساعد في DataFrame:

 #create new DataFrame that only contains rows with NaNs in assists column
df_assists_nans = df. loc [df[' assists ']. isnull ()]
#view results
print (df_assists_nans)

  team points assists rebounds
4 E 14.0 NaN 6.0
7 H 28.0 NaN NaN   

لاحظ أن كل صف من DataFrame الناتج يحتوي على قيمة NaN في العمود المساعد .

يوجد صف بقيمة NaN في عمود النقاط ، ولكن لم يتم تحديد هذا الصف لأنه لا يحتوي أيضًا على قيمة NaN في عمود المساعدة .

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية تنفيذ المهام الشائعة الأخرى في الباندا:

الباندا: كيفية حذف الصفوف ذات قيم NaN
الباندا: كيفية استبدال قيم NaN بسلسلة
الباندا: كيفية ملء قيم NaN بالمتوسط