熊猫数据框明确找到NaN [重复]答案

【问题标题】：pandas dataframe find NaN explicitly [duplicate]熊猫数据框明确找到NaN [重复]
【发布时间】：2021-08-07 03:16:15
【问题描述】：

我有一个可能包含 NaN 值的数据框。如何找到 NaN 并且仅找到 NaN？大多数建议建议使用 df.isnull，但这也返回 None 值。我只关心 NaN。

谢谢

【问题讨论】：

【解决方案1】：

要查找您可以使用的 NAN 值：

df.isna().sum(axis='index') # or axis = 0
df.isna().sum(axis='columns') # or axis = 1 
df.isna().sum().sum() # to find all nan values in df

NOTE：df.isna() 将返回一个带有布尔值的 df（形状与原始 df 相同）。然后您可以使用上述 3 个函数来评估 nan 值。

TO COUNT ONLY NAN's:

您可以将None 替换为random_str，然后计算NaN 计数。

new_df = df.astype(str).replace('None','Random_str')

【讨论】：

So df.isna() "返回一个相同大小的布尔值对象，指示值是否为 NA。NA 值，例如 None 或 numpy.NaN，被映射到 True 值。 其他所有内容都映射到 False 值。”此外，isnull 是“isna 的别名。”，因此这是与 OP 问题中不起作用的相同的解决方案。