Pandas 中具有 NaN 值的子集列

Posted 2023-03-11

【中文标题】Pandas 中具有 NaN 值的子集列

【英文标题】：Subset columns with NaN values in Pandas

【发布时间】：2017-09-24 21:51:23

【问题描述】：

在这里搜索并尝试了几个答案，但它们都是为了返回带有 NaN 的行。我只想返回具有 NaN 值的列。例如下面的df。如何选择列“A”和“LG”？

df = pd.DataFrame(
        'H': ['a','b', 'c'],
         'A': [np.nan,'d', 'e'],
         'LG':['AR1', 'RO1', np.nan],
         )

print(df)

     A  H   LG
0  NaN  a  AR1
1    d  b  RO1
2    e  c  NaN

【问题讨论】：

可能被骗：How to find which columns contain any NaN value in Pandas dataframe (python)

部分我相信。我要一个子集，但是那个只返回列名

好点，谢谢！我更新了that post

【参考方案1】：

我认为您需要先将示例中的字符串 NaN 替换为 np.nan：

df = pd.DataFrame(
        'H': ['a','b', 'c'],
         'A': [np.nan,'d', 'e'],
         'LG':['AR1', 'RO1', np.nan],
         )

然后通过isnull和any检查：

mask = df.isnull().any()
print (mask)
A      True
H     False
LG     True
dtype: bool

最后使用index 的布尔索引：

print (mask.index[mask])
Index(['A', 'LG'], dtype='object')

如果需要列添加loc:

print (df.loc[:, mask])
     A   LG
0  NaN  AR1
1    d  RO1
2    e  NaN

【参考方案2】：

这将返回所有包含NaN 的列。

df = pd.DataFrame(
        'H': ['a','b', 'c'],
         'A': [np.nan,'d', 'e'],
         'LG':['AR1', 'RO1', np.nan],
         )

x = pd.isnull(df).any()

print(df[x.index[x]])

     A   LG
0  NaN  AR1
1    d  RO1
2    e  Na