판다 데이터 프레임에 하나 이상의 NaN 값이 있는 행 표시

판다 데이터 프레임에 하나 이상의 NaN 값이 있는 행 표시

일부 행에 결측값이 포함된 데이터 프레임이 있습니다.

In [31]: df.head()
Out[31]: 
                             alpha1  alpha2    gamma1    gamma2       chi2min  
filename                                                                        
M66_MI_NSRh35d32kpoints.dat  0.8016  0.9283  1.000000  0.074804  3.985599e+01   
F71_sMI_DMRI51d.dat          0.0000  0.0000       NaN  0.000000  1.000000e+25   
F62_sMI_St22d7.dat           1.7210  3.8330  0.237480  0.150000  1.091832e+01   
F41_Car_HOC498d.dat          1.1670  2.8090  0.364190  0.300000  7.966335e+00   
F78_MI_547d.dat              1.8970  5.4590  0.095319  0.100000  2.593468e+01 

저는 그 행들을 화면에 표시하고 싶습니다.내가 노력하면df.isnull()긴 데이터 프레임을 제공합니다.True그리고.False이 행을 선택하여 화면에 인쇄할 수 있는 방법이 있습니까?

매개 변수와 함께 사용할 수 있습니다.axis=1확인을 위해 적어도 하나.True다음과 나란히:

df1 = df[df.isna().any(axis=1)]

---

d = {'filename': ['M66_MI_NSRh35d32kpoints.dat', 'F71_sMI_DMRI51d.dat', 'F62_sMI_St22d7.dat', 'F41_Car_HOC498d.dat', 'F78_MI_547d.dat'], 'alpha1': [0.8016, 0.0, 1.721, 1.167, 1.897], 'alpha2': [0.9283, 0.0, 3.833, 2.809, 5.459], 'gamma1': [1.0, np.nan, 0.23748000000000002, 0.36419, 0.095319], 'gamma2': [0.074804, 0.0, 0.15, 0.3, np.nan], 'chi2min': [39.855990000000006, 1e+25, 10.91832, 7.966335000000001, 25.93468]}
df = pd.DataFrame(d).set_index('filename')

---

print (df)
                             alpha1  alpha2    gamma1    gamma2       chi2min
filename                                                                     
M66_MI_NSRh35d32kpoints.dat  0.8016  0.9283  1.000000  0.074804  3.985599e+01
F71_sMI_DMRI51d.dat          0.0000  0.0000       NaN  0.000000  1.000000e+25
F62_sMI_St22d7.dat           1.7210  3.8330  0.237480  0.150000  1.091832e+01
F41_Car_HOC498d.dat          1.1670  2.8090  0.364190  0.300000  7.966335e+00
F78_MI_547d.dat              1.8970  5.4590  0.095319       NaN  2.593468e+01

설명:

print (df.isna())
                            alpha1 alpha2 gamma1 gamma2 chi2min
filename                                                       
M66_MI_NSRh35d32kpoints.dat  False  False  False  False   False
F71_sMI_DMRI51d.dat          False  False   True  False   False
F62_sMI_St22d7.dat           False  False  False  False   False
F41_Car_HOC498d.dat          False  False  False  False   False
F78_MI_547d.dat              False  False  False   True   False

print (df.isna().any(axis=1))
filename
M66_MI_NSRh35d32kpoints.dat    False
F71_sMI_DMRI51d.dat             True
F62_sMI_St22d7.dat             False
F41_Car_HOC498d.dat            False
F78_MI_547d.dat                 True
dtype: bool

df1 = df[df.isna().any(axis=1)]
print (df1)
                     alpha1  alpha2    gamma1  gamma2       chi2min
filename                                                           
F71_sMI_DMRI51d.dat   0.000   0.000       NaN     0.0  1.000000e+25
F78_MI_547d.dat       1.897   5.459  0.095319     NaN  2.593468e+01

사용하다df[df.isnull().any(axis=1)]python 3.6 이상인 경우.

감마1과 감마2가 df.isnull().any()가 True 값을 제공하는 두 개의 열이라고 가정하면 다음 코드를 사용하여 행을 인쇄할 수 있습니다.

bool1 = pd.isnull(df['gamma1'])
bool2 = pd.isnull(df['gamma2'])
df[bool1]
df[bool2]

df.isna().any()nan 값의 열 상태를 반환합니다.따라서 nan 값을 관찰하고 분석하는 더 나은 방법은 다음과 같습니다.

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

예

이것도 시도해볼 수 있습니다, 거의 비슷한 이전 답들입니다.

    d = {'filename': ['M66_MI_NSRh35d32kpoints.dat', 'F71_sMI_DMRI51d.dat', 'F62_sMI_St22d7.dat', 'F41_Car_HOC498d.dat', 'F78_MI_547d.dat'], 'alpha1': [0.8016, 0.0, 1.721, 1.167, 1.897], 'alpha2': [0.9283, 0.0, 3.833, 2.809, 5.459], 'gamma1': [1.0, np.nan, 0.23748000000000002, 0.36419, 0.095319], 'gamma2': [0.074804, 0.0, 0.15, 0.3, np.nan], 'chi2min': [39.855990000000006, 1e+25, 10.91832, 7.966335000000001, 25.93468]}
    df = pd.DataFrame(d).set_index('filename')

각 열의 null 값 수입니다.

df.isnull().sum()

df.isnull().any(axis=1)

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/43424199/display-rows-with-one-or-more-nan-values-in-pandas-dataframe