Abfrage für NaN und andere Namen in Pandas

Question

Angenommen, ich habe einen Datenrahmen df mit einer Spalte value mit einigen Float-Werte und einige NaN. Wie kann ich den Teil des Datenrahmens erhalten, in dem wir NaNmit der Abfragesyntax haben?

Die folgenden, zum Beispiel funktioniert nicht:

df.query('(value < 10) or (value == NaN)') 

ich name NaN is not defined erhalten (gleiche für df.query('value ==NaN'))

Generell gibt es eine Möglichkeit, numpy Namen in Query zu verwenden, wie inf , nan, pi, e usw.?

Answer 1

Im Allgemeinen Sie @local_variable_name verwenden könnte, so etwas wie

>>> pi = np.pi; nan = np.nan 
>>> df = pd.DataFrame({"value": [3,4,9,10,11,np.nan,12]}) 
>>> df.query("(value < 10) and (value > @pi)") 
    value 
1  4 
2  9 

funktionieren würde, aber nan ist sich nicht gleich, so wird value == NaN immer falsch sein. Eine Möglichkeit, dies zu umgehen, besteht darin, diese Tatsache zu verwenden und value != value als isnan zu verwenden. Wir haben

>>> df.query("(value < 10) or (value == @nan)") 
    value 
0  3 
1  4 
2  9 

aber

>>> df.query("(value < 10) or (value != value)") 
    value 
0  3 
1  4 
2  9 
5 NaN 

Answer 2

Sie so etwas tun könnte. Hinweis: Sie müssen das numpy (als np) Modul importieren

df[df['value'].apply(np.isnan)]