pandas返回缺失值位置的方法实例教程 pandas返回缺失值位置的方法实

pandas返回缺失值位置
附：Pandas查找缺失值的位置，并返回缺失值行号以及列号
总结

pandas返回缺失值位置有的时候我们可能需要获取一些缺失值的信息，因此我们需要获取这些缺失值在DataFrame中的位置。
假如我们的DataFrame的索引为数值顺序索引，要返回缺失值的位置

import numpy as npimport pandas as pd

【pandas返回缺失值位置的方法实例教程】我们首先构建一个有缺失值的DataFrame

df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3, np.nan],'B':[2, np.nan, 4, 6], 'C':[3, 2, np.nan, 3],'D':[np.nan, 1, np.nan, 2]})display(df)

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首先我们可以查看每列中是否有缺失值

df.isnull().any()

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我们发现四个columns均有缺失值，比如我们想知道每列的缺失值的具体位置,以A为例

df.isnull().any()

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可以看到返回了A的缺失值位置的索引，这样在定位的时候使用loc函数就可以直接定位到缺失值方便查看了.
如果我们想生成一个字典来存储全部的缺失值位置信息，可以用：

a = df.isnull().any()a = a.loc[a==True]columns = a.index.tolist()mydict = {}#创建一个字典来存储所有的位置temp = []for column in columns:temp = df.loc[df[column].isnull()].index.tolist()mydict[column] = tempmydict

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附：Pandas查找缺失值的位置，并返回缺失值行号以及列号

#!/usr/bin/evn python# -*-coding:utf8 -*-import pandas as pddata = https://www.it610.com/article/[[None, None, 90, 80],[57, 43, 89, 65],[78, 50, 67, 78],[None, 78, 90, 73],[67, 45, 78, 76],[77, 88, None, 45],[52, 110, 120, 99],[131, 13, 32, 12]]index = ['语文', '英语', '数学', '政治', '物理', '化学', '生物', '地理']column = ['张三', '李四', '王五', '周六']data = https://www.it610.com/article/pd.DataFrame(data,index=index,columns=column)print(data)print("=========================================================\n")for columname in data.columns:if data[columname].count() != len(data):loc = data[columname][data[columname].isnull().values==True].index.tolist()print('列名："{}", 第{}行位置有缺失值'.format(columname,loc))

执行结果

F:\Opensources\python\python.exe D:/pythonStudy/EXCELDB/LagelangriCZ_test.py
张三李四王五周六
语文NaNNaN90.080
英语57.043.089.065
数学78.050.067.078
政治NaN78.090.073
物理67.045.078.076
化学77.088.0NaN45
生物52.0110.0120.099
地理131.013.032.012
=========================================================
列名："张三", 第['语文', '政治']行位置有缺失值
列名："李四", 第['语文']行位置有缺失值
列名："王五", 第['化学']行位置有缺失值

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