如果列值为 NaN，则熊猫数据框返回布尔值答案

【问题标题】：pandas dataframe return boolean if the column value is NaN如果列值为 NaN，则熊猫数据框返回布尔值
【发布时间】：2019-10-07 13:10:25
【问题描述】：

我有包含多列的 Pandas DataFrame，我想检查特定列的值是否为 NaN，如果是，我需要返回布尔值（True 或 False）。

我试过了

pandas_df['col1'].isnull()

但它返回所有具有索引和布尔值的行。

【问题讨论】：

@jezrael，预期的输出只是布尔值 True 或 False
所以pandas_df.col1.isnull().any() ??

标签： pandas

【解决方案1】：

IIUC 你需要.any() 来检查是否有空值：

pandas_df.col1.isnull().any()

【讨论】：

还有一个选项是pandas_df.col1.hasnans，但不推荐。 any() 更可靠

【解决方案2】：

对于返回布尔标量，使用Series.any - 测试每列是否至少有一个NaN（至少一个True）：

pandas_df['col1'].isnull().any()

如果需要测试所有值是否都是NaNs，请使用Series.all：

pandas_df['col1'].isnull().all()

pandas_df = pd.DataFrame({'col1':[1,2,np.nan],
                          'col2':[np.nan, np.nan, np.nan]})

print (pandas_df['col1'].isnull().any())
True

print (pandas_df['col2'].isnull().all())
True

【讨论】：

【解决方案3】：

您也可以使用isna()。这是identical 到isnull()

df.isna() 将检测整个数据帧中的缺失值。

   age       born    name        toy
0  5.0        NaT  Alfred       None
1  6.0 1939-05-27  Batman  Batmobile
2  NaN 1940-04-25              Joker

调用 df.isna() 将返回 True 缺失值（NaN、NaT 和 None 三重奏）：

     age   born   name    toy
0  False   True  False   True
1  False  False  False  False
2   True  False  False  False

【讨论】：