Як вибрати рядки зі значеннями nan у pandas (з прикладами)

Ви можете використовувати такі методи, щоб вибрати рядки зі значеннями NaN у pandas:

Спосіб 1: Виберіть рядки зі значеннями NaN у будь-якому стовпці

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

Спосіб 2: Виберіть рядки зі значеннями NaN у певному стовпці

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

Наступні приклади показують, як використовувати кожен метод на практиці з такими pandas 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, np.NaN],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, np.NaN]})

#view DataFrame
print (df)

Приклад 1: Виберіть рядки зі значеннями NaN у будь-якому стовпці

Ми можемо використовувати такий синтаксис, щоб вибрати рядки зі значеннями NaN у будь-якому стовпці DataFrame:

 #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   

Зауважте, що кожен рядок отриманого DataFrame містить значення NaN принаймні в одному стовпці.

Приклад 2: Виберіть рядки зі значеннями NaN у певному стовпці

Ми можемо використовувати такий синтаксис, щоб вибрати рядки зі значеннями NaN у допоміжному стовпці DataFrame:

 #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   

Зауважте, що кожен рядок отриманого DataFrame містить значення NaN у допоміжному стовпці.

У стовпці очок є рядок із значенням NaN, але цей рядок не вибрано, оскільки він також не має значення NaN у стовпці передач .

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові завдання в pandas:

Pandas: як видалити рядки зі значеннями NaN
Pandas: як замінити значення NaN на рядок
Pandas: як заповнити значення NaN середнім