如何遍历数据帧的行并检查列行中的值是否为NaN

Question

我有一个初学者的问题.我有一个迭代的数据帧,我想检查column2行中的NaN值是否存在,如果不是,则对该值执行操作NaN.我的DataFrame看起来像这样:

df:

  Column1  Column2
0    a        hey
1    b        NaN
2    c        up

我现在正在尝试的是:

for item, frame in df['Column2'].iteritems():
    if frame.notnull() == True:
        print 'frame'

这背后的想法是我迭代第2列中的行和print框架中的每一行都有一个值(这是一个字符串).然而,我得到的是:

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-80-8b871a452417> in <module>()
      1 for item, frame in df['Column2'].iteritems():
----> 2     if frame.notnull() == True:
      3         print 'frame'

AttributeError: 'float' object has no attribute 'notnull'

当我只运行我的代码的第一行时,我得到了

0
hey
1
nan
2
up

这表明第一行输出中的浮点数是导致错误的原因.任何人都可以告诉我如何实现我的目标吗？

Answer 1

正如你已经了解的那样，frame在

for item, frame in df['Column2'].iteritems():

是row列中的 each ，其类型将是列中元素的类型（很可能不是Series或DataFrame）。因此，frame.notnull()在这行不通。

你应该试试——

for item, frame in df['Column2'].iteritems():
    if pd.notnull(frame):
        print frame