根据特定列或列中是否存在空值，从DataFrame中选择行

Question

我有一个导入的xls文件作为pandas数据帧，有两列包含坐标，我将用于将数据框与其他具有地理位置数据的数据框合并。 df.info（）显示8859条记录，坐标列有'8835非null float64'记录。

我想用所有列记录来观察24行（我假设为空）以查看其他列（街道地址镇）之一是否不能用于手动添加这24条记录的坐标。 IE浏览器。 返回df。['Easting']中列的数据帧，其中isnull或NaN

我已经适应给出的方法在这里如下;

df.loc[df['Easting'] == NaN]

但是回到一个空数据帧（0行×24列），这对我来说毫无意义。 尝试使用Null或Non null不起作用，因为未定义这些值。 我错过了什么？

Answer 1

我认为你需要isnull来检查NaN值与boolean indexing ：

df[df['Easting'].isnull()]

文件 ：

警告

必须要注意的是，在python（和numpy）中，nan的比较并不相同，但是没有。 请注意，Pandas / numpy使用np.nan！= np.nan的事实，并像np.nan一样处理None。

In [11]: None == None
Out[11]: True

In [12]: np.nan == np.nan
Out[12]: False

因此，与上面相比，标量相等比较与None / np.nan不提供有用的信息。

In [13]: df2['one'] == np.nan
Out[13]: 
a    False
b    False
c    False
d    False
e    False
f    False
g    False
h    False
Name: one, dtype: bool