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法律研究如何在 Pandas DataFrame 中檢查任意值是否為 NaN？
要檢查 Pandas DataFrame 中的任意值是否為 NaN，我們可以使用 isnull() . values . any() 方法。
步驟
建立一個序列 s，一維 ndarray 帶軸標籤（包括時間序列）。
列印序列 s.
檢查是否存在 NaN。
建立一個二維、尺寸可變、可能具有異構表的表格資料 df。
列印輸入 DataFrame。
檢查是否存在 NaN。
示例
import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series([1, np.nan, 3, np.nan, 3, np.nan, 7, np.nan, 3]) print "Input series is:
", s present = s.isnull().values.any() print "NAN is present in series: ", present df = pd.DataFrame( { "x": [5, np.nan, 1, np.nan], "y": [np.nan, 1, np.nan, 10], "z": [np.nan, 1, np.nan, np.nan] } ) print "
Input DataFrame is:
", df present = df.isnull().values.any() print "
NAN present in DataFrame:", present
輸出
Input series is: 0 1.0 1 NaN 2 3.0 3 NaN 4 3.0 5 NaN 6 7.0 7 NaN 8 3.0 dtype: float64 NAN is present in series: True Input DataFrame is: x y z 0 5.0 NaN NaN 1 NaN 1.0 1.0 2 1.0 NaN NaN 3 NaN 10.0 NaN NAN present in DataFrame: True
更新於：30-8 月-2021
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