pandas判断某一列是否有nan

可以使用 `pandas` 中的 `isna()` 方法结合 `any()` 方法来判断某一列是否有 `NaN` 值。

假设需要判断的列名为 `column_name`，可以使用以下代码来判断：

import pandas as pd

# 读取数据到 DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

# 判断 column_name 列是否有 NaN 值
if df['column_name'].isna().any():
    print('存在 NaN 值')
else:
    print('不存在 NaN 值')

其中，`isna()` 方法返回一个布尔型的 DataFrame，`any()` 方法判断是否存在 `True`，即是否存在 `NaN` 值。如果存在，则输出 `'存在 NaN 值'`，否则输出 `'不存在 NaN 值'`。

相关问题

pandas判断某一列数值是否大于10。

可以使用pandas的条件选择进行判断，例如：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [11, 12, 13, 14]})
mask = df['B'] > 10
print(mask)

输出结果为：

0     True
1     True
2     True
3     True
Name: B, dtype: bool

这说明在B列中，所有的值都大于10。

pandas判断某一列数字是否大于某个数值

可以使用pandas的布尔索引，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv') # 读取数据
threshold = 10 # 定义阈值

# 使用布尔索引选择符合条件的数据
selected_data = df['column_name'] > threshold 

# 输出选中的数据
print(selected_data)

其中，'column_name'是要判断的列的名称，threshold是设定的阈值。如果一行数据中该列的数值大于设定的阈值，则对应的位置返回True，否则返回False。