pandas 行中空项，且为非nan，如何判断

可以使用 Pandas 中的 isna() 和 notna() 方法来判断 Pandas 行中的空项是否为 NaN。如果空项不是 NaN，可以使用 notna() 方法来判断。以下是使用 notna() 方法的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含空项的 Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 'NaN', 7]})

# 判断每行中的空项是否为非 NaN
for index, row in df.iterrows():
    if row.notna().all():
        print(f"Row {index} has non-NaN values.")
    else:
        print(f"Row {index} has NaN or None values.")

输出结果如下：

Row 0 has non-NaN values.
Row 1 has NaN or None values.
Row 2 has non-NaN values.
Row 3 has non-NaN values.

在上面的示例中，我们遍历了 DataFrame 中的每一行，然后使用 notna() 方法判断每行中的空项是否为非 NaN。如果一行中的所有空项都是非 NaN 的，就输出该行有非 NaN 值。否则，输出该行有 NaN 或 None 值。

相关问题

pandas判断是否为nan

在 Pandas 中，可以使用 `pd.isna()` 或 `pd.isnull()` 函数来判断某个值是否为 NaN。以下是示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含 NaN 值的 Series
s = pd.Series([1, np.nan, 'hello', None])

# 使用 pd.isna() 判断是否为 NaN
print(pd.isna(s))

# 使用 pd.isnull() 判断是否为 NaN（与 pd.isna() 效果相同）
print(pd.isnull(s))

输出结果会是一个布尔类型的 Series，其中每个元素表示对应位置是否为 NaN。

注意：在 Pandas 中，NaN 和 None 是不同的概念。NaN 是浮点类型的缺失值，而 None 是 Python 对象的缺失值。`pd.isna()` 和 `pd.isnull()` 函数可以同时处理这两种缺失值。

python的pandas的值是否为nan如何判断

你可以使用 pandas 中的 isna() 函数来判断一个值是否为 NaN。该函数返回一个布尔值，表示值是否为 NaN。例如，如果 df 是一个 pandas 数据框，你可以使用 df.isna() 来判断 df 中的所有值是否为 NaN。