Pandas에서 nan 값이 있는 행을 선택하는 방법(예제 포함)

다음 방법을 사용하여 팬더에서 NaN 값이 있는 행을 선택할 수 있습니다.

방법 1: 임의의 열에 NaN 값이 있는 행 선택

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

방법 2: 특정 열에서 NaN 값이 있는 행 선택

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

다음 예에서는 다음 pandas DataFrame에서 실제로 각 메서드를 사용하는 방법을 보여줍니다.

 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)

예시 1: 임의의 열에서 NaN 값이 있는 행 선택

다음 구문을 사용하여 DataFrame의 모든 열에서 NaN 값이 있는 행을 선택할 수 있습니다.

 #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   

결과 DataFrame의 각 행에는 하나 이상의 열에 NaN 값이 포함되어 있습니다.

예시 2: 특정 열에서 NaN 값이 있는 행 선택

다음 구문을 사용하여 DataFrame의 도우미 열에서 NaN 값이 있는 행을 선택할 수 있습니다.

 #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   

결과 DataFrame의 각 행에는 도우미 열에 NaN 값이 포함되어 있습니다.

포인트 열에 NaN 값이 있는 행이 있지만 이 행 역시 어시스트 열에 NaN 값이 없기 때문에 선택되지 않습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Pandas에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

Pandas: NaN 값이 있는 행을 삭제하는 방법
Pandas: NaN 값을 문자열로 바꾸는 방법
Pandas: NaN 값을 평균으로 채우는 방법