尽管 DataFrame 中有 NaN，isnull(df.any) 仍返回 False

Question

我正在尝试通过以下方式获取 Dataframe 是否包含 Null 或 NaN 值：

import numpy as np
import pandas as pd

# load the time series of known points
y = [np.array([])]

y = [np.array([10, 11, 11, 11, 2, 4, 3, 7, 8, 9]),  
     np.array([1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 2, 1]), 
     np.array([1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 2, 1])]
y = pd.DataFrame(y)



for i in range(len(y)):
    if (pd.isnull(y.any) == True):
        print ("Error: t2 array index " + str(i) + " ahave NaN or null!")
print("All good bro")
print (pd.isnull(y)
print (pd.isnull(y.any))

当我打印 y 时，您可以清楚地看到最后一个元素是 NaN。这是因为第三个 numpy 数组比其他数组短。 Pandas 会自动用 NaN 填充缺失值以保持数据框形状。

但是，如果我尝试打印 pd.isnull(y.any) 我会得到 False。 我尝试了y.all，但也得到了错误。 我也尝试了y[1].any，结果相同。

我在这里错过了什么？

Answer 1

你可以使用：

y.isnull().values.any()

代码：

import numpy as np
import pandas as pd

# load the time series of known points
y = [np.array([])]

y = [np.array([10, 11, 11, 11, 2, 4, 3, 7, 8, 9]),  
     np.array([1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 2, 1]), 
     np.array([1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 2, 1])]
y = pd.DataFrame(y)

print(y.isnull().values.any())

输出：

True