如何将dataframe中的nan筛选出来

可以使用isna()函数来判断每个单元格是否为nan，然后使用any()函数沿着行或列方向求和，得到包含nan的行或列。

例如，假设dataframe的名称为df，以下代码将返回包含nan值的行：

nan_rows = df[df.isna().any(axis=1)]

以下代码将返回包含nan值的列：

nan_cols = df.loc[:, df.isna().any()]

相关问题

筛选出pd.DataFrame的nan

您可以使用 `pd.DataFrame.isnull()` 或 `pd.isnull()` 函数来筛选出 pd.DataFrame 中的 nan。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [float('nan'), 5, 6], [7, 8, 9]])

# 使用 pd.DataFrame.isnull() 函数筛选出 nan
nan_rows = df[df.isnull().any(axis=1)]
print(nan_rows)

# 使用 pd.isnull() 函数筛选出 nan
nan_rows = df[pd.isnull(df).any(axis=1)]
print(nan_rows)

输出结果如下：

   0    1  2
1 NaN  5.0  6

dataframe 定位NaN数据

在Pandas DataFrame中定位NaN（Not a Number）或缺失值的位置，你可以使用以下几种方法：

1. `isnull()`函数：这个函数会创建一个新的布尔型DataFrame，其中True表示对应的单元格有缺失值，False则表示数值存在。你可以直接查看这个布尔型DataFrame，或者使用`sum()`方法统计缺失值的数量：

   missing_values = df.isnull()
   total_missing = missing_values.sum()

2. `notna()`函数：与`isnull()`相反，它返回非缺失值（即数值存在）的布尔型DataFrame。

3. 利用布尔索引筛选：你可以用`df[df.isnull().any(axis=1)]`选择含有任何缺失值的行，或者`df[df.isnull().all(axis=1)]`选择所有列都为NaN的行（对于每一行）。

4. 使用`.loc`或`.iloc`：如果想按位置查找NaN，可以结合使用：

   nan_rows = df.loc[df.isnull().any(axis=1)]

以上都是定位NaN数据的常用方法，可以根据需要选择适合的方式进行处理。