在pandas中，如何选择包含NaN的行？

假设我有以下数据帧中df：在pandas中，如何选择包含NaN的行？

a  | b  | c 
------+-------+------- 
5  | 2  | 4 
NaN | 6  | 8 
5  | 9  | 0 
3  | 7  | 1

如果我这样做df.loc[df['a'] == 5]它会正确地返回第一和第三排，但这时如果我做了df.loc[df['a'] == np.NaN]它没有返回值。

我认为这是一个比熊猫更蟒蛇的东西。如果我将np.nan与任何东西比较，即使np.nan == np.nan将评估为False，所以问题是，我应该如何测试np.nan？

来源

2016-09-14 luisfer

目标是有点复杂，但基本上你做的空用'DF [ '一']检查ISNULL（）'或'pd.isnull（DF。 [ '一']）'。然后选择很容易：'df [df ['a']。isnull（）]' – ayhan

你可以使用numpy.isnan（），它给你一个与输入数组相同形状的布尔数组。 – dnalow

一般来说，我会避免在DataFrame上使用'np.isnan'。它不像'pd.isnull'那样健壮，它具有相同的功能。例如，比较当df = pd.DataFrame（{'a'：[]'）时尝试使用'np.isnan（df ['a']）'与'pd.isnull（df ['a']） 'x'，np.nan，'y']}）'。 – root

尝试使用ISNULL像这样：

import pandas as pd 
    import numpy as np 

    a=[1,2,3,np.nan,5,6,7] 
    df = pd.DataFrame(a) 

    df[df[0].isnull()]

来源

2016-09-14 16:12:07 Tommy

在pandas中，如何选择包含NaN的行？

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