在pandas dataframe中显示具有一个或多个NaN值的行
在pandas dataframe中显示具有一个或多个NaN值的行
我有一个数据框，其中一些行包含缺失值。
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
我想在屏幕上显示这些行。如果我尝试df.isnull()，它会给出一个带有True和False的长数据框。有没有办法可以选择这些行并将它们打印在屏幕上？
问题的出现原因：
在pandas的数据框中，有时会出现一些缺失值（NaN）。这可能是由于数据采集过程中的错误、数据处理过程中的错误或其他原因导致的。当数据框中存在NaN值时，我们可能需要找出具有一个或多个NaN值的行。
解决方法：
在Python 3.6或以上版本中，我们可以使用以下代码来显示具有一个或多个NaN值的行：df[df.isnull().any(axis=1)]。
这段代码的工作原理是，首先使用df.isnull()函数来检查数据框中的每个元素是否为NaN，并返回一个布尔值的数据框，其中True表示对应的元素为NaN，False表示对应的元素不是NaN。接下来，使用any(axis=1)函数来检查每一行中是否存在至少一个True值，即是否存在至少一个NaN值。最后，将这个布尔值数据框作为索引传递给原始数据框df，以获取具有一个或多个NaN值的行。
这种方法非常简单和高效，可以帮助我们快速找出具有NaN值的行，进而进行相应的处理或分析。
问题的原因：根据给出的代码，问题是要显示在pandas数据帧中具有一个或多个NaN值的行。这是因为在给定的数据帧中，有一些行包含了NaN值，而我们希望将这些行筛选出来。
解决方法：我们可以使用DataFrame的isna()方法来检查每个元素是否为NaN，然后使用DataFrame的any()方法来判断每一行是否至少有一个True值。通过将axis参数设置为1，我们可以对每一行进行检查。最后，根据返回的布尔索引，我们可以使用boolean indexing来筛选出具有NaN值的行。
下面是完整的解决方案代码：
df1 = df[df.isna().any(axis=1)] print(df1)
这段代码中，首先使用df.isna()方法来检查每个元素是否为NaN，然后使用any()方法来检查每一行是否至少有一个True值。最后，使用boolean indexing来筛选出具有NaN值的行。最后，我们打印出具有NaN值的行。
在给定的示例中，输出结果如下：
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
这些行具有一个或多个NaN值。通过这种方法，我们可以轻松地找到具有NaN值的行，并对它们进行进一步的处理。
需要注意的是，如果只想访问具有NaN值的行（而不是访问包含null但不是NaN的行），这种方法不适用。因为isna()方法会同时检查NaN和null值。这在数据帧由数字和其他对象类型（如字符串）组成时特别适用。