Python Pandas 查找所有值为 NaN 的所有行答案

【问题标题】：Python Pandas find all rows where all values are NaNPython Pandas 查找所有值为 NaN 的所有行
【发布时间】：2016-12-17 11:52:32
【问题描述】：

所以我有一个包含 5 列的数据框。我想提取所有列都是 NaN 的索引。我正在使用此代码：

nan = pd.isnull(df.all)

但这只是返回 false，因为它在逻辑上说不是数据框中的所有值都为空。有成千上万的条目，所以我宁愿不必循环检查每个条目。谢谢！

【问题讨论】：

标签： python python-2.7 pandas

【解决方案1】：

应该是：

df.isnull().all(1)

index 可以这样访问：

df.index[df.isnull().all(1)]

演示

np.random.seed([3,1415])
df = pd.DataFrame(np.random.choice((1, np.nan), (10, 2)))
df

idx = df.index[df.isnull().all(1)]
nans = df.ix[idx]
nans

时间

代码

np.random.seed([3,1415])
df = pd.DataFrame(np.random.choice((1, np.nan), (10000, 5)))

【讨论】：

太棒了！非常感谢！
为什么是all(1)？我看到这是这个问题的正确答案，但我无法理解它。我们有一个 Trues 和 Falses 表，我们想要所有行只有（所有）True 值。那么为什么要查看列轴 (1) 而不是索引 (0)？
@Jinx all(1) 很有趣不是吗？如果您尝试简单的旧all()，或者更明确的all(axis=0)，您会发现Pandas 会计算每列的值。通过指定all(1)，或更明确地指定all(axis=1)，您正在检查所有值是否每行为空。有关更多详细信息，请参阅all 的文档

【解决方案2】：

假设您的数据框名为 df，您可以使用布尔索引来检查所有列 (axis=1) 是否为空。然后取结果的索引。

np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 3))
df.iloc[-2:, :] = np.nan
>>> df
          0         1         2
0  1.764052  0.400157  0.978738
1  2.240893  1.867558 -0.977278
2  0.950088 -0.151357 -0.103219
3       NaN       NaN       NaN
4       NaN       NaN       NaN

nan = df[df.isnull().all(axis=1)].index

>>> nan
Int64Index([3, 4], dtype='int64')

【讨论】：

【解决方案3】：

来自大师本人：https://stackoverflow.com/a/14033137/6664393

nans = pd.isnull(df).all(1).nonzero()[0]

【讨论】：