3-Pandas数据初探索之如何查找存在缺失值的行（any与all详解）

若有一份数据，简略如下：

	国家	啤酒消耗量	烈酒消耗量	红酒消耗量	总酒精消耗量	所在大洲
0	Afghanistan	0.0	0.0	0.0	0.0	AS
1	Albania	89.0	132.0	54.0	4.9	EU

 

 

 

 

现在的需求为：需要将数据中含有缺失值的行进行提取

　　步骤1：使用isnull()返回是否是缺失值。isnull()会对DataFrame中的每个元素进行缺失值检查，若为缺失值返回True；不是缺失值返回False；最终返回一个DataFrame.

　　>>>miss = drink.isnull()
　　>>>miss.head(3)

	国家	啤酒消耗量	烈酒消耗量	红酒消耗量	总酒精消耗量	所在大洲
0	False	False	False	False	False	False
1	False	False	False	False	False	False
2	False	False	False	False	False	False

　　

 

 

 

　　

　　步骤2：找到存在缺失值的行。使用any，并设定axis=1，则当每一行中存在缺失值时就会返回True；若需要找到所有缺失值都为True的行则使用all即可。

　　>>>miss.any(axis=1)

　　0    False
　　1    False
　　2    False
　　3    False
　　4    False
　　dtype: bool

　　步骤3：通过步骤1、2即可得到存在缺失值的行索引

　　>>>drink[miss.any(axis=1)==True].head(3)

 

	国家	啤酒消耗量	烈酒消耗量	红酒消耗量	总酒精消耗量	所在大洲
5	Antigua & Barbuda	102.0	128.0	45.0	4.9	NaN
11	Bahamas	122.0	176.0	51.0	6.3	NaN
14	Barbados	143.0	173.0	36.0	6.3	NaN