通过包含空值的列表过滤熊猫数据框

Question

我有一个数据框，我需要创建另一个数据框，其中仅包含特定列中缺少的记录。

“缺失”表示它可以为空、“N/A”、“NODATA”或在某些情况下为其他固定值（我需要一个函数，这样我就可以简单地传递一个适合这种情况的列表）。

我可以按值过滤它，所以找到了 N/As 和 NODATA 记录，但它看不到空的记录。

我尝试了多种方法，是否可以这样做（所以空值是列表的一部分），还是我需要单独过滤空并将其合并到列表中？

def GetEmpty(df, on, items_list=['']):
    column = df[on]
    boolean_series = column.isin(items_list)
    empty_df = df[boolean_series]
    return empty_df

empty_df = GetEmpty(df, 'Isin', ['','N/A', 'NODATA'])

编辑：数据框：

 System Book    Isin ID
0    ABC  DEF     XYZ  A
1    ABC  DEF     NaN  B
2    ABC  DEF     ABC  C
3    ABC  DEF  NODATA  D

Answer 1

如果我理解正确，您正在检查它是否为空（即：Python 的 None 或 Numpy.NaN）并检查它是否是这些特殊值之一 - 空字符串 ("")、"N/A" ，或“NODATA”。

Pandas 有一个名为 isnull() 的内置函数，用于检查 None 或 np.NaN。

所以，你可以做这样的事情......

import pandas as pd

def GetEmpty(df, on, items_list=['']):
        boolean_series = df.apply(lambda x: True if ((pd.isnull(x[on])) or (x[on] in items_list)) else False, axis=1)
        empty_df = df[boolean_series]
        return empty_df