根據特定列或列中是否存在空值，從DataFrame中選擇行

Question

我有一個導入的xls文件作為pandas數據幀，有兩列包含坐標，我將用於將數據框與其他具有地理位置數據的數據框合並。 df.info（）顯示8859條記錄，坐標列有'8835非null float64'記錄。

我想用所有列記錄來觀察24行（我假設為空）以查看其他列（街道地址鎮）之一是否不能用於手動添加這24條記錄的坐標。 IE瀏覽器。 返回df。['Easting']中列的數據幀，其中isnull或NaN

我已經適應給出的方法在這里如下;

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

但是回到一個空數據幀（0行×24列），這對我來說毫無意義。 嘗試使用Null或Non null不起作用，因為未定義這些值。 我錯過了什么？

Answer 1

我認為你需要isnull來檢查NaN值與boolean indexing ：

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

文件 ：

警告

必須要注意的是，在python（和numpy）中，nan的比較並不相同，但是沒有。 請注意，Pandas / numpy使用np.nan！= np.nan的事實，並像np.nan一樣處理None。

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

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

因此，與上面相比，標量相等比較與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