Comment vérifier si la cellule est vide dans Pandas DataFrame

Vous pouvez utiliser la syntaxe de base suivante pour vérifier si une cellule spécifique est vide dans un DataFrame pandas :

#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’exemple suivant montre comment utiliser cette syntaxe dans la pratique.

Exemple : Vérifiez si la cellule est vide dans Pandas DataFrame

Supposons que nous ayons le DataFrame pandas suivant :

import pandas as pd
import numpy as np

#create DataFrame
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
3	D	14.0	9.0	6.0
4	E	14.0	NaN	6.0
5	F	11.0	9.0	5.0
6	G	20.0	9.0	9.0
7	H	28.0	4.0	NaN

Nous pouvons utiliser le code suivant pour vérifier si la valeur de l’index de ligne numéro un et des points de colonne est nulle :

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

True

Une valeur True indique que la valeur de la ligne numéro un de la colonne « points » est effectivement vide.

Nous pouvons également utiliser le code suivant pour imprimer la valeur réelle dans la ligne numéro un de la colonne « points » :

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

nan

La sortie nous indique que la valeur de la ligne numéro un de la colonne « points » est nan , ce qui équivaut à une cellule vide.

Ressources additionnelles

Les didacticiels suivants expliquent comment effectuer d’autres opérations courantes dans les pandas :

Comment définir la valeur d’une cellule spécifique dans Pandas
Comment obtenir la valeur des cellules chez les pandas
Comment remplacer les valeurs NaN par zéro dans Pandas