如何判断dataframe指定位置是不是nan

可以使用`numpy.isnan()`函数来判断dataframe中指定位置是否为NaN。

示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan],
                   'B': [4, np.nan, 6],
                   'C': [7, 8, 9]})

# 判断df的第1行第2列是否为NaN
if np.isnan(df.iloc[0, 1]):
    print("df的第1行第2列是NaN")
else:
    print("df的第1行第2列不是NaN")

输出结果：

df的第1行第2列不是NaN

解释：

在上述示例中，我们创建了一个包含NaN值的dataframe，并使用`iloc`方法来定位指定位置（第1行第2列），然后使用`numpy.isnan()`函数判断该位置是否为NaN。在本例中，df的第1行第2列不是NaN，因此输出结果为“df的第1行第2列不是NaN”。

相关问题

dataframe 删除某列 nan行

要删除Dataframe中的某列和含有NaN值的行，可以使用dropna()函数和drop()函数。

要删除NaN值所在的行，可以使用dropna()函数。该函数可用于从Dataframe中删除NaN值所在的行。删除行时，在dropna()函数中可以指定删除哪些列，以及有多少非NaN值才保留该行。

例如，要删除Dataframe df中名为“No1”的列和含有NaN值的行，可以使用以下代码：

df.dropna(subset=['No1'], thresh=1, inplace=True)

在这个例子中，我们使用了dropna()函数，指定了subset参数，即要删除哪些列。我们输入了“No1”，表示要删除名为“No1”的列。接下来，我们指定了thresh参数，即保留非NaN值的最小数量。我们输入了“1”，表示只要行中至少有1个非NaN值，就保留该行。最后，我们指定了inplace参数，在原Dataframe中更改数据。

要删除某一列，可以使用drop()函数。该函数可用于从Dataframe中删除一列。

例如，要删除Dataframe df中名为“No2”的列，可以使用以下代码：

df.drop('No2', axis=1, inplace=True)

在这个例子中，我们使用了drop()函数，指定了要删除的列的名称，即“No2”。接下来，我们指定了axis参数，它表示要删除一列还是一行。在这个例子中，我们指定了axis为1，即删除一列。最后，我们指定了inplace参数，在原Dataframe中更改数据。

综上所述，要删除Dataframe中的某列和含有NaN值的行，可以使用dropna()函数和drop()函数。我们可以根据自己的需要，指定要删除的列和阈值，以及是否在原Dataframe中更改数据。

Dataframe 排除元素全为NaN的表

DataFrame是Pandas库中常用的数据结构，它是一个二维表格，类似于SQL的表。如果你想要从DataFrame中排除那些所有元素都为NaN（Not a Number，表示缺失值）的行或列，可以采取以下几种方式：

1. **按行过滤**：
使用`dropna()`函数，你可以指定axis=0（默认），这会删除包含任何NaN值的行。例如：

   df = df.dropna(how='all')  # 删除所有元素为NaN的行

2. **按列过滤**：
如果你想基于某一列的全NaN值来操作，可以传递axis=1。例如：

   df = df[df.columns[df.isnull().all()]]  # 只保留全非NaN的列

3. **使用条件布尔索引**：
通过`loc`或`iloc`结合布尔数组，也可以达到目的。比如：

   df = df.loc[~df.isnull().all(axis=1)]  # 删除行，其中所有元素都是NaN

请注意，在处理大型数据集时，这种操作可能会消耗较多内存，因此确保你理解了要去掉哪些内容，再进行操作。