🔍 Как найти строки с nan в Pandas

Чтобы найти строки с NaN в библиотеке pandas, вы можете использовать метод isnull() в сочетании со строкой индексации.

import pandas as pd

# Создание DataFrame с некоторыми значениями NaN
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4],
        'B': [5, np.nan, 7, 8],
        'C': [np.nan, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# Поиск строк с NaN
nan_rows = df[df.isnull().any(axis=1)]
    

Привет, студент!

Сегодня мы обсудим, как найти строки с пропущенными значениями (NaN) в библиотеке pandas. Pandas - это мощный инструмент для анализа данных в Python, и найти строки с NaN может быть полезно во многих случаях.

Начнем с импорта библиотеки pandas и создания данных для примера:

import pandas as pd

data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Age': [25, 42, float('nan'), 35],
        'City': ['New York', 'Paris', float('nan'), 'Berlin']}
df = pd.DataFrame(data)

У нас есть DataFrame с тремя столбцами: 'Name', 'Age' и 'City'. Один из столбцов содержит значение NaN, которое мы хотим найти.

Теперь, когда мы имеем данные, давайте рассмотрим несколько способов поиска строк с NaN в pandas.

Метод isna()

Первый метод, который мы рассмотрим, - это метод isna(). Он возвращает DataFrame с булевыми значениями, указывающими, является ли каждый элемент NaN или нет.

nan_df = df[df.isna().any(axis=1)]
print(nan_df)

В результате выполнения этого кода мы получим:

   Name   Age    City
2  Peter   NaN     NaN

Мы получаем DataFrame, содержащий только строки с NaN. Это достигается с помощью комбинации методов isna() и any(axis=1), где axis=1 указывает, что мы хотим проверить каждую строку.

Метод dropna()

Если вы хотите удалить строки с NaN из DataFrame вместо их отображения, вы можете использовать метод dropna().

df_without_nan = df.dropna()
print(df_without_nan)

Результат выполнения этого кода будет:

   Name   Age    City
0  John  25.0     New York
1  Anna  42.0     Paris
3  Linda  35.0     Berlin

Метод dropna() удаляет все строки, содержащие хотя бы одно пропущенное значение. В результате мы получаем DataFrame без строк, содержащих NaN.

Метод isnull()

Еще один метод, который может быть полезен при поиске строк с NaN, - это метод isnull(). Он возвращает DataFrame с такой же формой, где каждый элемент - это булево значение, указывающее, является ли элемент NaN или нет.

nan_df = df[df.isnull().any(axis=1)]
print(nan_df)

Результатом выполнения будет:

   Name   Age    City
2  Peter   NaN     NaN

Метод isnull() работает аналогично методу isna(). Мы получаем DataFrame, содержащий только строки с пропущенными значениями.

Таким образом, мы рассмотрели три основных метода для поиска строк с NaN в библиотеке pandas: isna(), dropna(), isnull(). Вы можете выбрать подходящий метод в зависимости от ваших потребностей.

Надеюсь, этот пост помог вам разобраться в поиске строк с NaN в pandas. Если у вас есть еще вопросы, не стесняйтесь задавать!