Como verificar se a célula está vazia no pandas dataframe

Você pode usar a seguinte sintaxe básica para verificar se uma célula específica está vazia em um DataFrame do 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'])

O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na prática.

Exemplo: verifique se a célula está vazia no Pandas DataFrame

Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas:

 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

Podemos usar o seguinte código para verificar se o valor do índice da linha número um e dos pontos da coluna é zero:

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

True

Um valor True indica que o valor na linha número um da coluna “pontos” está realmente vazio.

Também podemos usar o seguinte código para imprimir o valor real na linha número um da coluna “pontos”:

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

Nope

A saída nos diz que o valor na linha número um da coluna “pontos” é nan , o que equivale a uma célula vazia.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras operações comuns em pandas:

Como definir o valor de uma célula específica no Pandas
Como obter o valor das células em pandas
Como substituir valores NaN por zero no Pandas