J'ai cherché un peu et je n'ai pas pu le trouver, alors j'ai réussi à comprendre comment le sortir, alors prenez une note.

Le thème est "Y a-t-il NaN dans le DataFrame pandas?" Pour vérifier simplement si les données sont traitées correctement, je voudrais ** savoir s'il existe une valeur NaN dans le bloc de données et où elle se trouve **. Si vous voulez remplir / supprimer NaN, vous pouvez utiliser fillna () / dropna (), mais ce que vous voulez faire maintenant est ** "Vérifiez s'il y a NaN et affichez la ligne (colonne). **

Par exemple, je souhaite extraire uniquement les 2ème-4ème lignes ou 1-3ème colonnes de ce bloc de données.

`Création de données`


df=pd.DataFrame(np.random.randn(5,5))
df.ix[2:, 1:3] = np.nan
df.columns=list('abcde')
df
#[Out]#           a         b         c         d         e
#[Out]# 0 -0.678873 -1.277486 -1.062232  0.097525 -2.386115
#[Out]# 1 -1.063709 -1.919997 -0.131733 -0.606348  0.101888
#[Out]# 2 -1.701473       NaN       NaN       NaN  0.201468
#[Out]# 3 -0.624932       NaN       NaN       NaN -0.654297
#[Out]# 4  0.345065       NaN       NaN       NaN -0.232199

Sortie NaN comme valeur booléenne

Utilisez isnull () / notnull () pour voir s'il y a NaN. Référence ci-dessous

Comment gérer NaN by pandas official: documentation pandas 0.19.1 »Travailler avec des données manquantes

utilisez la méthode isnull

`isnull()`


df.isnull()
#[Out]#        a      b      c      d      e
#[Out]# 0  False  False  False  False  False
#[Out]# 1  False  False  False  False  False
#[Out]# 2  False   True   True   True  False
#[Out]# 3  False   True   True   True  False
#[Out]# 4  False   True   True   True  False

Ce qui est renvoyé est une trame de données de même taille que df et contenant une valeur booléenne. Vrai uniquement chez NaN.

notnull () est l'inverse de True / False de la trame de données retournée par isnull ()

C'est un peu différent de ce que je veux faire

Résumer s'il y a NaN dans la ligne (colonne)

Ce que je veux faire ** "Vérifier s'il y a NaN et afficher la ligne (colonne)" ** Une fois décomposé

Examiner les lignes (colonnes) avec un ou plusieurs NaN
Extraire la ligne (colonne) avec slice / loc / ix / ...

Je me demande si ce sera le cas.

** Il y a plus d'un Honyalara ** En parlant de ** méthode ʻany` de numpy **

`np.any()`


df.isnull().any()
#[Out]# a    False
#[Out]# b     True
#[Out]# c     True
#[Out]# d     True
#[Out]# e    False
#[Out]# dtype: bool

df.isnull().any(axis=1)
#[Out]# 0    False
#[Out]# 1    False
#[Out]# 2     True
#[Out]# 3     True
#[Out]# 4     True
#[Out]# dtype: bool

df.isnull().any(axis=0)  # df.isnull().any()Pareil que
#[Out]# a    False
#[Out]# b     True
#[Out]# c     True
#[Out]# d     True
#[Out]# e    False
#[Out]# dtype: bool

Puisque la direction de balayage par défaut de «any ()» est la direction de ligne (axe = 0), «df.isnull (). Any ()» est une conversion par «True» (isnull (), c'est-à-dire «NaN») dans la colonne. Renvoie «True» si plus d'un est inclus / «False» sinon. Si vous en définissez un (axe = 1), la direction de balayage est modifiée et la direction de la colonne (axe = 1) est recherchée pour savoir si «True» (c'est-à-dire «NaN») est inclus.

ʻAxis = peut être omis, donc écrire df.isnull (). Any (1) ʻest identique à df.isnull (). Any (axis = 1).

Y a-t-il même un NaN dans la file d'attente?

C'est un peu différent de ce que je veux faire, et pour le faire ** retourner True s'il y a NaN en un seul endroit **, en chevaucher.

`Contient-il même un NaN?`


df.isnull().any().any()  #Contient NaN
#[Out]# True
dff=pd.DataFrame(np.random.randn(5,5))  #Ne contient pas de NaN
dff.isnull().any().any()
#[Out]# False

J'ai fait la même chose pour le débordement de pile. stack overflow - Python pandas: check if any value is NaN in DataFrame Outre df.any (). Any ()

df.isnull().values.sum()
df.isnull().sum().sum()
df.isnull().values.any()

Je l'utilise. Le temps le plus rapide mesuré par % timeit était df.isnull (). Values.any (). ** Si vous voulez savoir si même un NaN est inclus **, utilisez-le.

Extraire les lignes (colonnes) contenant NaN

Je peux enfin faire ce que je veux faire. Avec df.isnull (). Any (1), vous pouvez créer une valeur booléenne pour voir si la ligne contient NaN, la découper ** et extraire uniquement les colonnes contenant NaN.

`Extraction de ligne avec NaN`


df[df.isnull().any(1)]
#[Out]#           a   b   c   d         e
#[Out]# 2 -1.701473 NaN NaN NaN  0.201468
#[Out]# 3 -0.624932 NaN NaN NaN -0.654297
#[Out]# 4  0.345065 NaN NaN NaN -0.232199

`Extraction de lignes avec NaN`


df.ix[:,df.isnull().any()]
#[Out]#           b         c         d
#[Out]# 0 -1.277486 -1.062232  0.097525
#[Out]# 1 -1.919997 -0.131733 -0.606348
#[Out]# 2       NaN       NaN       NaN
#[Out]# 3       NaN       NaN       NaN
#[Out]# 4       NaN       NaN       NaN

c'est tout!

Il semble y avoir un moyen plus simple, mais n'est-ce pas? S'il vous plaît, faites-moi savoir. De plus, alors que l'extraction des seules lignes de pandas a loc, ʻiloc, l'extraction des colonnes est df. ʻou df.ix [:, <nom de colonne>]. Il y en a, mais ce n'est pas beau, il y a aussi un beau moyen (ligne loc, iloc et colonne appariée loc, iloc) (\ * ω \ *)

Mise à jour 2017/4/15 Extraire la troisième ligne avec df.icol (3) Extraire les 0ème et 2ème colonnes avec df.icol ([0,2]) Dans df.icol ([0: 2]), les 0ème, 1ère et 2ème colonnes ne sont ** pas extraites et d'erreur **

J'ai posté une comparaison de vitesse dans la section des commentaires.