8
Q
掌握的NaN值
A
回答
20
創建用於說明(含有楠)
In [86]: df =pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[3,4,5],'c':[np.nan, 4,5]})
In [87]: df
Out[87]:
a b c
0 1 3 NaN
1 2 4 4
2 3 5 5
檢查該指數具有空值列c
In [88]: pd.isnull(df['c'])
Out[88]:
0 True
1 False
2 False
Name: c, dtype: bool
檢查哪個索引不具有空對於列c一個DF
In [90]: pd.notnull(df['c'])
Out[90]:
0 False
1 True
2 True
Name: c, dtype: bool
選擇df的行,其中c不爲空
In [91]: df[pd.notnull(df['c'])]
Out[91]:
a b c
1 2 4 4
2 3 5 5
選擇DF的行,其中c爲null
In [93]: df[pd.isnull(df['c'])]
Out[93]:
a b c
0 1 3 NaN
選擇DF的列c的行,其中c是不爲空
In [94]: df['c'][pd.notnull(df['c'])]
Out[94]:
1 4
2 5
Name: c, dtype: float64
0
對於不涉及大熊貓的溶液中,你可以這樣做:
goodind=np.where(np.sum(np.isnan(y),axis=1)==0)[0] #indices of rows non containing nans
(或否定,如果你想要nan的行)並使用索引來切片數據。 我不確定sum
是結合布爾值的最佳方法,但np.any
和np.all
似乎沒有axis
參數,所以這是我找到的最佳方式。
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