Python Pandas如何从DataFrame中select具有一个或多个空值的行，而不显式列出列？
我有一个约300K行〜40列的数据框。 我想知道是否有行包含空值 – 并将这些“空”行放入一个单独的数据框中，以便我可以轻松地探索它们。
我可以明确地创build一个面具：
mask=False for col in df.columns: mask = mask | df[col].isnull() dfnulls = df[mask] 或者我可以做一些事情：
df.ix[df.index[(df.T == np.nan).sum() > 1]]
有没有一个更优雅的方式来做到这一点（find空行中的行）？
[更新为适应现代pandas ，作为DataFrame的一种方法s ..]
您可以使用isnull和anybuild立一个布尔系列，并使用它索引到您的框架：
>>> df = pd.DataFrame([range(3), [0, np.NaN, 0], [0, 0, np.NaN], range(3), range(3)]) >>> df.isnull() 0 1 2 0 False False False 1 False True False 2 False False True 3 False False False 4 False False False >>> df.isnull().any(axis=1) 0 False 1 True 2 True 3 False 4 False dtype: bool >>> df[df.isnull().any(axis=1)] 0 1 2 1 0 NaN 0 2 0 0 NaN
[对于pandas ：]
你可以使用函数isnull而不是方法：
In [56]: df = pd.DataFrame([range(3), [0, np.NaN, 0], [0, 0, np.NaN], range(3), range(3)]) In [57]: df Out[57]: 0 1 2 0 0 1 2 1 0 NaN 0 2 0 0 NaN 3 0 1 2 4 0 1 2 In [58]: pd.isnull(df) Out[58]: 0 1 2 0 False False False 1 False True False 2 False False True 3 False False False 4 False False False In [59]: pd.isnull(df).any(axis=1) Out[59]: 0 False 1 True 2 True 3 False 4 False
导致相当紧凑：
In [60]: df[pd.isnull(df).any(axis=1)] Out[60]: 0 1 2 1 0 NaN 0 2 0 0 NaN
nans = lambda df: df[df.isnull().any(axis=1)]
那么当你需要的时候你可以input：
nans(your_dataframe)
