查找一个datafram的空值位置

你可以使用 `isna()` 函数来检查 DataFrame 中的空值，并将结果传递给 `any()` 函数以查找它们的位置。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含空值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan], 'B': [4, np.nan, np.nan], 'C': [7, 8, 9]})

# 查找空值的位置
null_positions = np.where(df.isna().any(axis=1))[0]

print(null_positions)

输出：

[1 2]

这表示 DataFrame 的第二行和第三行包含空值。

相关问题

查找一个datafram的空值位置并利用上一个值填补空值

可以使用 Pandas 库中的 `fillna` 方法来填补空值。具体步骤如下：

1. 使用 Pandas 库读取数据，生成 DataFrame 对象。
2. 查找 DataFrame 中所有空值的位置，可以使用 `isnull()` 方法。
3. 使用 `fillna()` 方法填补空值，其中参数 `method='ffill'` 表示利用上一个非空值进行填补。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据，生成 DataFrame 对象
df = pd.read_csv('data.csv')

# 查找 DataFrame 中所有空值的位置
null_positions = df.isnull()

# 使用上一个非空值进行填补
df.fillna(method='ffill', inplace=True)

其中，`data.csv` 是需要填补空值的文件路径，可以根据具体情况进行修改。

创建一个有列名的空值datafram

好的，创建一个有列名的空值dataframe可以按照以下步骤来实现：

1. 首先，导入pandas库

import pandas as pd

2. 准备列名，可以使用列表（list）或元组（tuple）来表示dataframe的列名。

columns = ['name', 'age', 'country']

3. 调用pandas库中的DataFrame函数，传入列名参数。

df = pd.DataFrame(columns=columns)

完整代码如下：

import pandas as pd

columns = ['name', 'age', 'country']

df = pd.DataFrame(columns=columns)

print(df)

输出结果如下：

Empty DataFrame
Columns: [name, age, country]
Index: []

希望这个例子能够帮助你创建自己的有列名的空值dataframe。