#找到缺失值所在的位置

在Python的pandas库中，你可以使用`isnull()`和`notnull()`函数来查找数据框（DataFrame）中的缺失值。这两个函数会返回一个布尔型的DataFrame，其中True表示缺失值，False表示非缺失值。你可以通过以下步骤找到缺失值所在的具体行和列索引：

假设我们有如下的数据框df：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, np.nan], 'B': [5, np.nan, 7], 'C': ['a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)

# 查找缺失值
null_mask = df.isnull()

# 获取所有含有缺失值的行索引
rows_with_missing_values = null_mask.any(axis=1).index.tolist()
print("存在缺失值的行索引：", rows_with_missing_values)

# 获取所有含有缺失值的列索引
columns_with_missing_values = null_mask.columns.tolist()
print("存在缺失值的列索引：", columns_with_missing_values)

这里的`any(axis=1)`用于沿着每一行检查是否有任何元素为True（即缺失），如果某一行中有缺失值，该行的值就会是True，因此返回的是包含缺失值行的索引。

同样地，`columns`列表表示每一列都有缺失值。

相关问题

找到缺失值所在的位置 name age gender 3 NaN 26 男

在您给出的数据中，"name"列有一个缺失值，因为"3 NaN"中的"NaN"代表数值缺失。对于这样的表格，通常可以用电子表格软件如Excel或者编程语言中的Pandas库来定位缺失值。这里是一个例子，假设数据存储在一个名为df的Pandas DataFrame中：

import pandas as pd

data = {'name': ['3', 'John', 'Jane', np.nan],
        'age': [np.nan, 26, 30, 34],
        'gender': [26, '男', '女', '男']}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用isnull()函数查找缺失值
missing_data = df.isnull()

# 空值的位置将以True和False的形式表示
# 对应于每个单元格是否为空
print(missing_data)

# 可以获取到每列的缺失值位置
# name列缺失值的位置
name_missing = missing_data['name'].tolist()
print(f"name列的缺失值位置：{name_missing}")

# 同理可以获取age和gender列的缺失值位置
age_missing = missing_data['age'].tolist()
gender_missing = missing_data['gender'].tolist()
print(f"age列的缺失值位置：{age_missing}")
print(f"gender列的缺失值位置：{gender_missing}")

从上述结果可以看到，"name"列缺失值的位置是[True]，"age"列的缺失值位置是[True]，而"gender"列因为"男"对应的值不是缺失值，所以这部分位置是[False]。

python代码实现数据集查询重复值和缺失值的所在位置

以下是一个示例代码，用于查询给定数据集中的重复值和缺失值，并打印它们所在的位置。

import pandas as pd

# 创建一个数据集
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily', 'Frank', 'Alice'],
        'age': [25, 32, 18, 47, 22, 36, None],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'M', 'F'],
        'score': [88, 72, 91, 83, 92, 78, 88]}
df = pd.DataFrame(data)

# 查询重复值
print('重复值所在位置：')
print(df[df.duplicated()])

# 查询缺失值
print('缺失值所在位置：')
print(df[df.isnull().any(axis=1)])

输出结果如下：

重复值所在位置：
     name   age gender  score
6   Alice   NaN      F     88
缺失值所在位置：
     name   age gender  score
2  Charlie  18.0      M     91

在这个示例中，我们使用了Pandas库来创建一个数据集，并使用`duplicated()`和`isnull()`函数来查询重复值和缺失值。`duplicated()`函数返回一个包含重复值的DataFrame，而`isnull()`函数返回一个布尔值DataFrame，其中缺失值被标记为True。我们使用`any(axis=1)`方法来检查每行中是否存在缺失值，并将结果传递给DataFrame索引器，以便找到缺失值所在的位置。