查找所有 nan 列 pandas - Python

在数据分析和数据科学领域，pandas 是一个非常强大和流行的 Python 库。一项重要的任务是处理缺失值，而 pandas 提供了一些便捷的工具来处理缺失值。在本文中，我们将介绍如何查找 pandas 中所有包含 NaN 值的列。

首先，让我们导入 pandas 库并创建一个示例数据帧：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
    'Age': [25, 30, 35, 40, 45],
    'Country': ['USA', 'Canada', 'USA', 'Canada', 'USA'],
    'Salary': [50000, 70000, None, 60000, 80000],
    'Gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F']
})

现在，我们有了一个名为 data 的数据帧，它由五个列组成：'Name'、'Age'、'Country'、'Salary' 和 'Gender'。在 'Salary' 列中，我们有一个缺失值 (NaN)。

我们可以使用 isna() 或 isnull() 方法来查找所有包含缺失值的列。这些方法会返回一个布尔数据帧，其中包含 True 或 False 值，表示特定单元格是否包含缺失值。我们可以使用 any() 方法来检查整个列是否包含任何缺失值。

以下是一些示例代码，演示如何查找包含缺失值的列：

# 使用 isna() 方法查找所有包含缺失值的列
missing_values = data.isna().any()
print(missing_values)

# 使用 isnull() 方法查找所有包含缺失值的列
missing_values = data.isnull().any()
print(missing_values)

# 使用 any() 方法检查整个列是否包含任何缺失值
missing_values = data.isnull().any(axis=0)
print(missing_values)

这将产生以下输出：

Name       False
Age        False
Country    False
Salary      True
Gender     False
dtype: bool
Name       False
Age        False
Country    False
Salary      True
Gender     False
dtype: bool
Name       False
Age        False
Country    False
Salary      True
Gender     False
dtype: bool

输出显示，'Salary' 列包含一个缺失值，因此 missing_values 变量的 'Salary' 值为 True。

最后，如果我们只想选择包含 NaN 值的列，可以使用以下代码：

# 选择包含 NaN 值的列
nan_columns = data.loc[:, data.isnull().any()]
print(nan_columns)

这将产生以下输出：

   Salary
0  50000.0
1  70000.0
2      NaN
3  60000.0
4  80000.0

输出包含只有包含 NaN 的 'Salary' 列。

在本文中，我们介绍了如何使用 pandas 查找包含 NaN 值的列。我们使用了 isna() 或 isnull() 方法来生成布尔数据帧，并使用 any() 方法检查整列是否包含缺失值。最后，我们可以使用 loc 方法选择包含 NaN 值的列。