Pandas 在数据框中查找值为NaN的行的整数索引

在本文中，我们将介绍如何在Pandas数据框中查找值为NaN的行的整数索引。NaN是一个特殊的数值，表示“Not a Number”，经常用于表示缺失数据或不可用数据。在处理大量数据时，经常会出现NaN的情况。因此，在数据分析中，查找NaN的位置以及相关信息是非常重要的。

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生成一个模拟数据框

为了演示如何查找NaN的行，我们首先需要生成一个包含NaN值的数据框。我们可以使用numpy库和pandas库生成一个5行5列的数据框，并使用numpy.random.rand()方法将其中的某些值设置为NaN。

import numpy as np
import pandas as pd

np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 5))
df.iloc[1, 2] = np.nan
df.iloc[3, 4] = np.nan

通过上述代码，我们可得到以下数据框。

查找值为NaN的所有行的整数索引

如果我们想要查找所有包含NaN值的行的整数索引，我们可以使用isna()方法，该方法返回一个布尔型的数据框。其中True表示对应的位置是NaN值，False表示不是NaN值。然后，我们可以使用any()方法，将每行的结果进行逻辑或运算，得到该行是否包含NaN值的结果。

nan_rows = df.isna().any(axis=1)
index_with_nan = df.index[nan_rows]

上述代码的第一行使用了any()方法的axis参数，其值为1，即表示对每行执行any()方法。执行以上代码后，nan_rows是一个包含布尔值的Series，表示整个数据框中哪些行包含NaN值。第二行的代码使用了index属性和布尔索引，从而获取了所有包含NaN值的行的整数索引。

最终，我们可以得到如下结果：

>>> print(nan_rows)
0    False
1     True
2    False
3     True
4    False
dtype: bool

>>> print(index_with_nan)
Int64Index([1, 3], dtype='int64')

以上代码显示，第一行的结果表示第1行和第3行包含NaN值，而第二行的结果则是包含NaN值的行的整数索引。

查找值为NaN的所有列的整数索引

在处理数据时，有时候可能需要查找所有包含NaN值的列的整数索引。此时，我们可以使用any()方法的axis参数，将其值设置为0。

nan_cols = df.isna().any(axis=0)
index_with_nan = df.columns[nan_cols]

上述代码的第一行使用了any()方法的axis参数，其值为0，即表示对每列执行any()方法。执行以上代码后，nan_cols是一个包含布尔值的Series，表示整个数据框中哪些列包含NaN值。第二行的代码使用了columns属性和布尔索引，从而获取了所有包含NaN值的列的整数索引。

最终，我们可以得到如下结果：

>>> print(nan_cols)
0    False
1    False
2     True
3    False
4     True
dtype: bool

>>> print(index_with_nan)
Int64Index([2, 4], dtype='int64')

以上代码显示，第一行的结果表示第3列和第5列包含NaN值，而第二行的结果则是包含NaN值的列的整数索引。

查找每行/每列的NaN值个数

除了查找包含NaN值的位置，有时候也需要知道每行/每列的NaN值个数及其相关信息。此时，我们可以使用sum()方法来求出每行/每列的NaN值个数，并使用sort_values()方法对其进行排序。

# 每行的NaN值个数及其相关信息
nan_count = df.isna().sum(axis=1).sort_values(ascending=False)
print(nan_count)

# 每列的NaN值个数及其相关信息
nan_count = df.isna().sum(axis=0).sort_values(ascending=False)
print(nan_count)

上述代码中，第一行使用了sum()方法的axis参数，其值为1，即表示对每行执行sum()方法，求出每行的NaN值个数。同时，使用sort_values()方法对结果进行排序，让结果按照NaN值从大到小的顺序排列。第二行的代码则是使用sum()方法的axis参数，其值为0，即表示对每列执行sum()方法。

最终，我们可以得到如下结果：

# 每行的NaN值个数及其相关信息
1    1
3    1
0    0
2    0
4    0
dtype: int64

# 每列的NaN值个数及其相关信息
4    2
2    1
1    0
3    0
0    0
dtype: int64

以上代码显示，第一行的结果表示第1行和第3行各含有1个NaN值，第2行和第4行不含NaN值。而第二行的结果则表示第5列含有2个NaN值，第3列含有1个NaN值，第1列、第2列和第4列均不含NaN值。

总结

本文介绍了如何在Pandas数据框中查找值为NaN的行的整数索引，包括查找所有包含NaN值的行的整数索引、查找所有包含NaN值的列的整数索引，以及查找每行/每列的NaN值个数及其相关信息等操作。这些操作对于处理缺失数据或不可用数据的情况至关重要，因此掌握这些技巧可以提高数据分析的效率和准确性。