einen Pandas Datenrahmen, die (vielleicht) Da NaN hier und dort Werte verstreut:So finden Sie, welche Spalten jeden NaN Wert in Pandas Datenrahmen (Python) enthalten
Frage: Wie bestimme ich, welche Spalten enthalten NaN-Werte ? Kann ich insbesondere eine Liste der Spaltennamen erhalten, die NaNs enthalten?
Danke
UPDATE: mit Pandas 0.22.0
Neuere Pandas Versionen haben neue Methoden 'DataFrame.isna()' und 'DataFrame.notna()'
In [71]: df
Out[71]:
a b c
0 NaN 7.0 0
1 0.0 NaN 4
2 2.0 NaN 4
3 1.0 7.0 0
4 1.0 3.0 9
5 7.0 4.0 9
6 2.0 6.0 9
7 9.0 6.0 4
8 3.0 0.0 9
9 9.0 0.0 1
In [72]: df.isna().any()
Out[72]:
a True
b True
c False
dtype: bool
als Liste der Spalten:
In [74]: df.columns[df.isna().any()].tolist()
Out[74]: ['a', 'b']
die Spalten (mit mindestens einem NaN-Wert) wählen:
In [73]: df.loc[:, df.isna().any()]
Out[73]:
a b
0 NaN 7.0
1 0.0 NaN
2 2.0 NaN
3 1.0 7.0
4 1.0 3.0
5 7.0 4.0
6 2.0 6.0
7 9.0 6.0
8 3.0 0.0
9 9.0 0.0
ALTE Antwort:
Versuchen zu verwenden isnull():
In [97]: df
Out[97]:
a b c
0 NaN 7.0 0
1 0.0 NaN 4
2 2.0 NaN 4
3 1.0 7.0 0
4 1.0 3.0 9
5 7.0 4.0 9
6 2.0 6.0 9
7 9.0 6.0 4
8 3.0 0.0 9
9 9.0 0.0 1
In [98]: pd.isnull(df).sum() > 0
Out[98]:
a True
b True
c False
dtype: bool
oder als @root vorgeschlagen Klarere Version:
In [5]: df.isnull().any()
Out[5]:
a True
b True
c False
dtype: bool
In [7]: df.columns[df.isnull().any()].tolist()
Out[7]: ['a', 'b']
eine Untergruppe wählen - alle Spalten mindestens ein NaN Wert enthält:
In [31]: df.loc[:, df.isnull().any()]
Out[31]:
a b
0 NaN 7.0
1 0.0 NaN
2 2.0 NaN
3 1.0 7.0
4 1.0 3.0
5 7.0 4.0
6 2.0 6.0
7 9.0 6.0
8 3.0 0.0
9 9.0 0.0
Sie können df.isnull().sum() verwenden. Es zeigt alle Spalten und die gesamten NaNs jedes Merkmals an.
Danke für die Antwort! Ich suche nach einer Liste der Spaltennamen (ich habe meine Frage entsprechend aktualisiert), weißt du wie? – denvar
bereits in der Antwort ln [7] oben –
Hallo @AzizAlto, ja die Antwort wurde aktualisiert, nachdem ich meine eigene Frage aktualisiert habe. – denvar