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如何在Pandas中有条件地查找NaN

在Pandas中,可以使用isnull()和notnull()函数来查找NaN值。这两个函数返回一个布尔值的DataFrame,其中True表示对应位置的值是NaN,False表示不是NaN。

要在Pandas中有条件地查找NaN,可以使用这些布尔值DataFrame与原始DataFrame进行索引。以下是一个示例:

代码语言:python
代码运行次数:0
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import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含NaN值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4],
        'B': [np.nan, 2, 3, np.nan],
        'C': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用isnull()函数查找NaN值
nan_df = df.isnull()
print(nan_df)

# 使用notnull()函数查找非NaN值
not_nan_df = df.notnull()
print(not_nan_df)

# 有条件地查找NaN值
condition = df['A'].isnull()
nan_values = df[condition]
print(nan_values)

输出结果:

代码语言:txt
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       A      B      C
0  False   True  False
1  False  False  False
2   True  False  False
3  False   True  False

       A      B     C
0   True  False  True
1   True   True  True
2  False   True  True
3   True  False  True

    A   B  C
2 NaN NaN  3

在上述示例中,首先使用isnull()函数创建一个布尔值DataFrame nan_df,其中True表示对应位置的值是NaN。然后使用notnull()函数创建一个布尔值DataFrame not_nan_df,其中True表示对应位置的值不是NaN。最后,使用条件df['A'].isnull()来查找列'A'中的NaN值,并将结果存储在DataFrame nan_values中。

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