根据特定列或列中是否存在空值,从DataFrame中选择行

Question

我有一个导入的xls文件作为pandas数据帧,有两列包含坐标,我将用于将数据框与其他具有地理位置数据的数据框合并.df.info()显示8859条记录,坐标列有'8835非null float64'记录.

我想用所有列记录来观察24行(我假设为空)以查看其他列(街道地址镇)之一是否不能用于手动添加这24条记录的坐标.IE浏览器.返回df.['Easting']中列的数据帧,其中isnull或NaN

我已经适应给出的方法在这里如下;

df.loc[df['Easting'] == NaN]

但是回到一个空数据帧(0行×24列),这对我来说毫无意义.尝试使用Null或Non null不起作用,因为未定义这些值.我错过了什么？

Answer 1

我认为你需要用isnull以下方法检查NaN值boolean indexing:

df[df['Easting'].isnull()]

文件:

警告

必须要注意的是,在python(和numpy)中,nan的比较并不相同,但是没有.请注意,Pandas/numpy使用np.nan!= np.nan的事实,并像np.nan一样对待None.

In [11]: None == None
Out[11]: True

In [12]: np.nan == np.nan
Out[12]: False

因此,与上面相比,标量相等比较与None/np.nan不提供有用的信息.

In [13]: df2['one'] == np.nan
Out[13]: 
a    False
b    False
c    False
d    False
e    False
f    False
g    False
h    False
Name: one, dtype: bool