如何判断dataframe指定位置是不是nan
时间: 2023-05-28 22:06:11 浏览: 353
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:
```python
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 删除学号为NaN的行
可以使用 Pandas 中的 `dropna()` 方法来删除 DataFrame 中缺失值所在的行。假设学号这一列的名称为 "student_id",则可以按照以下方式删除学号为 NaN 的行:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'student_id': [1, 2, 3, 4, None, 6],
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eve', 'Frank'],
'age': [20, 21, 22, 23, 24, 25]
})
# 删除学号为 NaN 的行
df = df.dropna(subset=['student_id'])
# 输出删除后的 DataFrame
print(df)
```
输出结果为:
```
student_id name age
0 1.0 Alice 20
1 2.0 Bob 21
2 3.0 Charlie 22
3 4.0 David 23
5 6.0 Frank 25
```
可以看到,学号为 NaN 的行已经被删除了。需要注意的是,在使用 `dropna()` 方法时,需要指定要删除缺失值的列或者行,这里使用了 `subset=['student_id']` 来指定删除学号这一列中的缺失值。