如何过滤 NaN（熊猫）？答案

【问题标题】：How to filter in NaN (pandas)?如何过滤 NaN（熊猫）？
【发布时间】：2014-09-22 21:08:47
【问题描述】：

我有一个 pandas 数据框 (df)，我想做类似的事情：

newdf = df[(df.var1 == 'a') & (df.var2 == NaN)]

我尝试将 NaN 替换为 np.NaN、'NaN' 或 'nan' 等，但没有任何结果为 True。没有pd.NaN。

我可以在评估上面的表达式之前使用df.fillna(np.nan)，但这感觉很老套，我想知道它是否会干扰其他依赖于以后能够识别 pandas 格式 NaN 的 pandas 操作。

我觉得这个问题应该有一个简单的答案，但不知何故它让我无法理解。任何建议表示赞赏。谢谢。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

最简单的解决方案：

filtered_df = df[df['var2'].isnull()]

这会过滤并为您提供在 'var2' 列中只有 NaN 值的行。

【讨论】：

【解决方案2】：

这不起作用，因为NaN 不等于任何东西，包括NaN。请改用pd.isnull(df.var2)。

【讨论】：

感谢您的建议和很好的解释。我看到 df.var2.isnull() 是这个答案的另一个变体。
虽然这不包括您不想过滤掉 NaN 值的情况。相当于 df.var2 != NaN
对于像我这样有@multigoodverse 观察的其他人，我发现还有pd.notnull()。所以你可以用df.loc[pd.isnull(df.var)] 保留NaN vals 或用df.loc[pd.notnull(df.var)] 过滤掉它们。
您还可以使用一元运算符 (~) 过滤 nan。类似df.loc[~pd.isnull(df.var)]

【解决方案3】：

Pandas 使用 numpy 的 NaN 值。使用numpy.isnan 从熊猫系列中获取布尔向量。

【讨论】：

【解决方案4】：

df[df['var'].isna()]

在哪里

df  : The DataFrame
var : The Column Name

【讨论】：