Pandas 找出所有值均为NaN的行

在本文中，我们将介绍如何使用Python Pandas查找DataFrame中所有值均为NaN的行。NaN在数据处理中很常见，有时我们需要找到缺失数据或无效数据并对其进行处理。Pandas是一个强大的数据处理工具，可以帮助我们在数据中找到我们需要的内容。

阅读更多：Pandas 教程

准备数据

我们首先创建一个随机的数据集，包含10个样本和3个特征。其中，有两个特征中有缺失值：

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 3), columns=['A', 'B', 'C'])
df.loc[[4,5,8], 'A'] = np.nan
df.loc[[2,3,6], 'B'] = np.nan
df

输出结果如下所示：

我们可以看到，第2列和第3列中各自有3个缺失值。

使用isnull()方法查找缺失值

我们可以使用isnull()方法找到DataFrame中的缺失值。该方法返回一个与原始数据相同形状的布尔值DataFrame，其中缺失值对应的位置为True。然后，我们可以使用any()方法找到所有值均为NaN的行：

df[df.isnull().all(axis=1)]

运行结果如下所示：

通过上述方法，我们可以得到该DataFrame中所有值均为NaN的行。

另外，还可以使用notnull()方法找到非缺失值，并在其基础上使用any()或all()方法执行逻辑操作。

df[df.notnull().any(axis=1)]

上述代码将找到所有至少一个非缺失值的行，并返回一个新的DataFrame。

dropna()方法处理缺失值

在Pandas中，我们也可以使用dropna()方法删除缺失值。默认情况下，该方法将删除包含任何NaN值的行。可以使用how参数指定要删除的行的方式，其默认值为’any’。除了’any’之外，还有’all’可用，用于删除所有值均为NaN的行。另外，该方法还可以用于删除包含特定特征中NaN值的行或列。

df.dropna(how='all')

上述代码会删除所有值均为NaN的行，即在输出中只剩下第1、7和9行。

fillna()方法填充缺失值

除了删除NaN值之外，我们还可以使用fillna方法用特定的值填充缺失值。

df.fillna(value=0)

上述代码将所有NaN值替换为0。

我们还可以使用其他方法填充缺失值，例如使用平均值或中位数填充缺失值。

df.fillna(df.mean())

上述代码将使用每列的平均值填充缺失值。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Pandas查找DataFrame中所有值均为NaN的行。我们可以使用isnull()和any()方法查找缺失值并找到这些行。此外，我们还学习了使用dropna()方法删除含NaN的行。最后，我们使用fillna()方法将NaN替换为其他值。掌握这些技术可以帮助我们更好地处理数据，使其更有用。