Как проверить, пуста ли ячейка в pandas dataframe

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис, чтобы проверить, пуста ли определенная ячейка в 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'])

В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример: проверьте, пуста ли ячейка в Pandas DataFrame

Предположим, у нас есть следующий DataFrame 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

Мы можем использовать следующий код, чтобы проверить, равно ли нулю значение индекса строки номер один и точек столбца:

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

True

Значение True указывает, что значение в строке номер один столбца «Точки» действительно пусто.

Мы также можем использовать следующий код для печати фактического значения в первой строке столбца «точек»:

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

Nope

Вывод сообщает нам, что значение в строке номер один столбца «точки» равно nan , что эквивалентно пустой ячейке.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции в pandas:

Как установить значение определенной ячейки в Pandas
Как получить значение ячеек в пандах
Как заменить значения NaN нулем в Pandas