Come verificare se la cella è vuota in pandas dataframe

È possibile utilizzare la seguente sintassi di base per verificare se una cella specifica è vuota in un DataFrame panda:

 #check if value in first row of column 'A' is empty
print (pd. isnull (df. loc [0, 'A']))

#print value in first row of column 'A'
print ( df.loc [0, 'A'])

L’esempio seguente mostra come utilizzare questa sintassi nella pratica.

Esempio: controlla se la cella è vuota in Pandas DataFrame

Supponiamo di avere i seguenti panda DataFrame:

 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, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, np.nan]})

#view DataFrame
df

	team points assists rebounds
0 A 18.0 5.0 11.0
1 B NaN 7.0 8.0
2 C 19.0 7.0 10.0
3D 14.0 9.0 6.0
4 E 14.0 NaN 6.0
5 F 11.0 9.0 5.0
6G 20.0 9.0 9.0
7H 28.0 4.0 NaN

Possiamo usare il seguente codice per verificare se il valore dell’indice della riga numero uno e dei punti della colonna è zero:

 #check if value in index row 1 of column 'points' is empty
print (pd. isnull (df. loc [1, 'points']))

True

Un valore True indica che il valore nella riga numero uno della colonna “punti” è effettivamente vuoto.

Possiamo anche utilizzare il seguente codice per stampare il valore effettivo nella riga numero uno della colonna “punti”:

 #print value in index row 1 of column 'points'
print ( df.loc [1, 'points'])

Nope

L’output ci dice che il valore nella riga numero uno della colonna “punti” è nan , che equivale a una cella vuota.

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni nei panda:

Come impostare il valore di una cella specifica in Pandas
Come ottenere il valore delle celle nei panda
Come sostituire i valori NaN con zero in Panda