Pandas .loc找不到基于.isnull()布尔数组的空值
Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，提供了丰富的数据结构和数据操作功能。其中，.loc是Pandas中用于基于标签进行索引和选择数据的方法之一。
对于基于.isnull()布尔数组的空值，可以通过Pandas的.loc方法进行处理。具体步骤如下：
- 首先，使用.isnull()方法生成一个布尔数组，该数组的元素为True表示对应位置的值为空值，为False表示对应位置的值不为空值。
- 然后，将该布尔数组作为.loc方法的索引，即可选择出对应为空值的数据。
下面是一个示例代码：
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
'B': [None, 2, 3, None, 6],
'C': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用.loc方法找到基于.isnull()布尔数组的空值
null_values = df.loc[df.isnull().any(axis=1)]
print(null_values)输出结果为：
A B C
0 1.0 NaN 1
2 NaN 3.0 3
3 4.0 NaN 4在上述示例中，我们首先使用.isnull()方法生成了一个布尔数组，然后将该布尔数组作为.loc方法的索引，选择出了包含空值的行。最后，打印出了包含空值的数据。
对于Pandas的更多详细信息和用法，可以参考腾讯云的相关产品和文档：
- 腾讯云产品：云数据库 TencentDB、云服务器 CVM、云原生容器服务 TKE、云存储 COS、人工智能 AI Lab等。
- 腾讯云文档：Pandas文档
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1回答
使用熊猫获取空单元格的行和列
、、、、
我正在尝试获取包含空单元格的xls文件。我需要使用熊猫来验证xls文件以获得行和列的位置。
预期产出：
行2，col 2有空值，或者找不到Account1的租户ID。
浏览 1提问于2018-03-20得票数 3
a = [ [1,2,3,4,5], [6,np.nan,8,np.nan,10]]
df = pd.DataFrame(a, columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], index=['foo', 'bar'])
In [5]: df
Out[5]:
a b c d e
foo 1 2.0 3 4.0 5
bar 6 NaN 8 NaN 10
我理解普通的布尔索引是如何工作的，例如，如果我想选择具有c
浏览 3提问于2017-01-11得票数 1
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1回答
我正在寻找pandas fillna()方法将替换的有效空值的列表，例如'NaT‘，'NA'，'NULL'，’NaT‘。我在中找不到它
浏览 10提问于2018-01-11得票数 0
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1回答
我试图复制一个类似于“右填充”的excel函数，该函数将填充这些值直到下一个值不是null/nan/空为止。此“右填充”操作仅在紧接下一行中的值不为空或"nan“时执行。我有以下熊猫数据集。我当前的输入表是"have“。我的输出表是“想要”。
import pandas as pd
have = pd.DataFrame({ \
"0": pd.Series(["abc","1","something here"]) \
,"1": pd.Series(["","2"
浏览 1提问于2016-12-29得票数 3
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2回答
使用：
import pandas as pd
import numpy as np
a = pd.read_csv('Bvitoria_argos.csv', na_values=[' -99999.0'])
数据帧是这样的：
HS Tp
3.0 12.0
2.0 11.3
nan 19.2
nan 5.9
5.6 7.0
目标是根据''HS'‘值替换''Tp'’列中的值，并得到如下内容：
HS Tp
3.0 12.0
2.0 11.3
nan nan
nan nan
5.6 7.0
浏览 0提问于2017-07-17得票数 0
2回答
我想得到基于给定条件的行号和列号。如果你愿意的话。
import re
import pandas as pd
import numpy as np
dfp = pd.DataFrame({'A' : [1,21,8,44,np.NaN,6,75,8,44,999],
'B' : [1,1,3,5,0,0,np.NaN,9,0,0],
'C' : ['AA1233445','AA1233445', 'rmacy',&
浏览 10提问于2017-06-09得票数 1
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1回答
我有一个包含数字和NaNs列的数据集。我想要创建一个新的虚拟变量列，以便进一步计算。显然有些地方不对劲，因为不管我做什么，假人都是1。
import pandas as pd
import numpy as np
all_air = pd.read_csv('small.csv')
all_air['D(0/1)']=np.nan
#all_air['C'].fillna(-1) #pandas will take NaN as 0 in calculation, right?
print all_air['C']
for
浏览 3提问于2014-04-22得票数 2
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我想使用布尔索引，检查特定列是否有而不是有NaN值的数据帧中的行。所以，我做了以下几件事：
import pandas as pd
my_df.loc[pd.isnull(my_df['col_of_interest']) == False].head()
若要查看该数据框架的片段，仅包括不属于NaN的值(大多数值为NaN)。
它起了作用，但看上去不那么优雅。我想输入：
my_df.loc[!pd.isnull(my_df['col_of_interest'])].head()
但是，这产生了一个错误。我也花了很多时间在R上，所以我可能把事情搞糊涂了。在Pyth
浏览 1提问于2015-11-04得票数 12
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我有两个panda列，看起来像这样：
Request Number Cost Center
1 111
2 133
3 156
NaN 235
NaN 111
NaN 123
对于NaN (空值)，我如何才能使Pandas数据帧看起来像这样：
Request Number Cost C
浏览 5提问于2018-11-01得票数 2
我有一个问题，我想得到那些行，其中包含缺失的值。使用iloc和pd.isnull，用于表中的列“里程”。
import pandas as pd
df=pd.read_csv('BikeList.csv')
d1=df['Mileage']
print(d1)
print(pd.isnull(df['Mileage']))
d2=df.iloc[pd.isnull(df['Mileage']),['Bike','Mileage']]
我有这个错误，
iLocation based boolean i
浏览 0提问于2019-05-21得票数 14
我在pandas中有一个dataFrame，其中有几列都是空值。有没有一个内置的函数可以让我删除这些列？
浏览 1提问于2012-06-02得票数 65
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我模拟一个数据框架如下：
import pandas as pd
import numpy as np
# Create Missing Values in DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,5))
df[df > 0.9] = pd.np.nan
df.columns = ['A', 'B','C','D','E']
df
我给了一个列名为A，B，C，D，E。我有这个python代码来删除至少包含一个丢失值的行，如下所示
df.loc[(~pd.i
浏览 0提问于2018-10-20得票数 2
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2回答
我有一个代码，我正在修改这样的单元格：IBM["PNL"][2]=3。它有效，但它显示了一个警告：
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
根据我在本文中所能读到的，修改该值的一种适当方法是IBM.loc[2,"PNL"]=3。但
浏览 5提问于2017-05-14得票数 2
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我正在尝试用一个空的NaN []替换我的数据中的一些list值。但是，该列表被表示为一个str，不允许我正确地应用len()函数。在pandas中有没有办法用一个实际的空列表来替换NaN的值呢？
In [28]: d = pd.DataFrame({'x' : [[1,2,3], [1,2], np.NaN, np.NaN], 'y' : [1,2,3,4]})
In [29]: d
Out[29]:
x y
0 [1, 2, 3] 1
1 [1, 2] 2
2 NaN 3
3 NaN 4
浏览 2提问于2015-07-22得票数 24
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1回答
我在A列中有null (nan)值，并且当A列中同一行的单元格为null时，我希望将0赋给B列中的单元格。 列B已创建为以下lambda表达式： df['col_B'] = df.apply(lambda x: x.col_A in x.col_C, axis=1) 我试着修改它，但它不工作，从我所读到的，它是不建议的。 所以我尝试了一个经典的循环，它没有显示错误，但它没有修改B列中的单元格： for index, row in df.iterrows():
if row['col_A'] is None:
df.at[index, &
浏览 10提问于2019-02-04得票数 1
1回答
我有一个包含许多空值的稀疏Pandas数据帧，我希望对其进行过滤，以便在最终数据集中只保留具有超过10个浮点型条目的行和列。我尝试使用现有的代码片段，但似乎不起作用： df.drop([col for col, val = df.count(axis=1, numeric_only='float') if val < 10], axis=1, inplace=True) 谁能告诉我在我的数据帧中删除稀疏列的最好方法是什么？
浏览 16提问于2020-06-29得票数 3
我想用连续值1和2在列1中填写这些缺失的数字。
这就是我所做的：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'a': [1, 4, 7,8,4],
'b': [1, np.nan, 3, np.nan, 5]})
df['b'].fillna({'b':[1,2]}, inplace=True)
但什么都没做。
浏览 1提问于2019-01-15得票数 2
回答已采纳
Iam试图创建一个新列(全名)，该列由第一个和家族名称组成，条件是如果name列不是空的，那么name列中的字符串应该在name列中替换，如果name列是空的，那么第一个和家族名称应该在name列中连接和替换。
这就是样本数据的样子；
name | firstname | familyname
kim humphrey | NaN | NaN
NaN | moustafa | elkashlan
NaN | Joey |
浏览 7提问于2022-03-24得票数 0
回答已采纳
在Pandas和Numpy中，有向量化函数(如np.isnan、np.isinf和pd.isnull )来检查数组、序列或数据的元素是否存在各种缺失/空/无效。
他们确实在标量上工作。pd.isnull(None)只返回True而不是pd.Series([True])，这很方便。
但是，假设我想知道是否有任何对象是这些空值之一；您不能使用这些函数中的任何一个来完成这个任务！这是因为它们将很高兴地将各种数据结构向量化。不小心使用它们将不可避免地导致可怕的“一个系列的真值是模棱两可”的错误。
我想要的是这样的功能：
assert not is_scalar_null(3)
assert not i
浏览 3提问于2018-11-01得票数 1
回答已采纳
我正在尝试选择相应列中包含None的值列。
我的数据文件如下所示：
tdf = pandas.DataFrame([
{'a':'val', 'b':'abc'},
{'a':None, 'b':'def'}])
由于以下内容适用于价值观：
In [112]: tdf[tdf['a']=='val']
Out[112]:
a b
0 val abc
我原以为None也会有同样的效果，但事实并非如此：
In [111
浏览 2提问于2016-04-12得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个数据帧和nparray，如下所示 import pandas as pd
import numpy as np
dic = {'A': {0: 0.9, 1: "NaN", 2: 1.8, 3: "NaN"},
'C': {0: 0.1, 1: 2.8, 2: -0.1, 3: 0.5},
'B': {0: 0.7, 1: -0.6, 2: -0.1, 3: -0.1},}
df=pd.DataFrame(dic)
print(df)
A C B
0
浏览 42提问于2020-03-28得票数 1
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我有下面的accounts.csv
CustomerID,InvoiceID,InvoiceDate,DueDate,SettledDate,InvoiceAmount,DaysToSettle,DaysLate
1,4564,29-03-2012,28-04-2012,25-04-2012,62.68,27,0
1,7897,15-05-2012,14-06-2012,28-05-2012,77.19,13,0
1,8749,21-05-2012,20-06-2012,04-06-2012,51.65,14,0
1,4189,16-06-2012,16-07-2012,04-07-2012,
浏览 0提问于2019-08-15得票数 0
将过滤后的数组(a)替换为另一列的与过滤后的数组(b)相同的数组。
In[1]import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import seaborn as sns
sns.set(font_scale=1.5)
import numpy as np
import datetime
from pylab import rcParams
rcParams['figure.figsize'] = 20, 1
浏览 0提问于2018-10-20得票数 1
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1回答
熊猫系列浮动指数
、、、
我试着用浮点数作为熊猫系列的索引，但它似乎不合适。例如，在下面的代码中，当我试图调用值策略9.7时，它会返回错误。我认为这是因为浮点数9.7没有准确地存储在计算机中(例如，9.7000000001)。有什么可以绕开的吗？还是使用浮点索引不是个好主意？
任何投入都是非常感谢的。谢谢!
import numpy as np
import pandas as pd
W_grid = np.arange(100)*0.1
policy = pd.Series(np.random.rand(100), index = W_grid)
policy[9.7]
KeyError
浏览 0提问于2015-03-24得票数 6
2回答
我想用一个空列表替换Pandas中特定列中的None条目。
请注意，此列中的某些条目可能已经有一个空列表，我不想触及这些条目。
我试过了：
indices = np.equal(df[col],None)
df[col][indices] = []
和
indices = np.equal(df[col],None)
df[col][indices] = list()
但这两种解决方案都失败了，原因是：
ValueError: Length of replacements must equal series length
为什么？如何使用空列表更新这些特定的行？
浏览 0提问于2014-04-23得票数 2
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我一直在研究python项目，以自动化我的团队手工设计的一些报告。我遇到了一个棘手的问题，我搞不懂我在做什么。
本质上，我被困在的区域有四个独立的数据列，我已经做了下面的通用版本。
Start Time | Finish Time | Not Usable Reason | Start to Finish
12:36 15:36 3:00
16:35 19:45 Production Defect 3:10
19:55 QA Fa
浏览 1提问于2018-07-05得票数 1
回答已采纳
当我在Python上使用这段代码时
train.isnull().sum()
我得到的价值如下所示。如果空数大于20000，我希望在“for”方法之后自动删除。
我正在考虑列表，为和放弃方法。但我不知道具体怎么做。
你能给我一些解决办法吗？
id 0
asins 31379
brand 984
categories 22000
浏览 1提问于2019-07-20得票数 1
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我知道您可以使用pandas.DataFrame.fillna将所有的空值替换为一个系列，但是是否有一种简单的方法可以用一个系列替换所有的非空值？
或者，我已经看到df.loc[~df.isnull()]用单个值替换了所有空值，但是--是否有方法传递一个Series？
编辑:例如，我有一个名为DataFrame df的列，名为code，它包含一些空值和一些非空值。然后假设我有一个名为new_code的系列，它只包含非空值。我希望将df['code']中的所有非空值替换为new_code值(其中非空值的数量等于new_code的长度)。
浏览 4提问于2020-01-13得票数 0
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我有类似于这篇文章的数据：
也就是说，我有一些观察会议的数据，每一次会议都有一个焦点个人。这位协调人只被记录了一次，但我想在该届会议期间填写每一行的焦点ID数据。所以，数据看起来是这样的：
Focal Session
0 NaN 1
1 50101 1
2 NaN 1
3 NaN 2
4 50408 2
5 NaN 2
基于上面链接的帖子，我使用了以下代码：
g = data.groupby('Session')
g['Focal'].transform(l
浏览 4提问于2013-09-24得票数 3
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我有一个示例数据集。它有2000行15列。分类中需要最后一列作为决策类。
我需要随机删除10%的属性值。因此，列0-13中10%的值应该是NA。
我写了一个for循环。它将colNumber (0-13)和rowNumber (0-2000)随机化，并将值替换为NA。但我认为(我看到了这个)这不是一个更快的解决方案。我试图在pandas中找到其他东西，而不是核心python，但什么也找不到。
也许有人有更好的主意？更多的pandas解决方案？或者是完全不同的东西？
浏览 1提问于2020-04-03得票数 3
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4回答
给定一个pd.Series，我想用一个列表替换空值。也就是说，给定以下条件：
import numpy as np
import pandas as pd
ser = pd.Series([0,1,np.nan])
我想要一个可以返回
0 0
1 1
2 [nan]
但是如果我尝试使用自然函数，即
result = ser.fillna([np.nan])
但是我得到了一个错误
TypeError："value“参数必须是标量或字典，但您传递了一个"list”
有什么简单的方法可以解决这个问题吗？
浏览 161提问于2017-11-13得票数 6
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2回答
我有以下名为df1的数据，
country ticker price
0 US MSFT 105.32
1 US AAPL
2 GERMANY NSU.DE 10.42
3 SG D05.SI
4 AUS WOW.AX
我有一个名为price_get的函数，如下所示
def price_get(ticker):
price = somefunction
return price
函数必须联机才能查找值，因此每次运行需要几秒钟。
我只想在没有价格的单元格上使用这个函数(价格单元格是空的)。
因此，该函数仅用于此数据
浏览 2提问于2020-05-07得票数 0
回答已采纳
是否存在以下不同的情况？
dfCombined[col][dfCombined[col].isnull()]
dfCombined[col].loc[dfCombined[col].isnull()]
我检查了iloc和ix，它们不支持布尔选择吗？
浏览 2提问于2017-01-24得票数 1
1回答
熊猫对空行的数据帧过滤
、、、
使用朱庇特笔记本和熊猫的，我正在尝试从一个数据栏中过滤'NaN‘值。我使用了下面的代码。empty_art = df.loc[df['Artikelnr.'] == 'NaN']
当我筛选不为空的其他值时，这确实有效。例如，leeg_art = df.loc[df['Artikelnr.'] == 'X99999']的工作非常完美。我也尝试过isnull()函数，但它似乎也不起作用。我一定是在语法上犯了一些错误，我刚开始编程，Pandas，所以这可能是愚蠢的事情。
我希望看到一个带有artikelnr空列的数据框架。
浏览 4提问于2022-11-07得票数 0
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2回答
我正在尝试过滤我的Pandas dataframe的几行，并替换由过滤器标识的NaN值，以将它们替换为一个“无限”值。基本上，loc[]会过滤掉列nur=0和where mtbur为null的行(mtbur和nur是整数)。然而，我意识到无限大的值在数据集中看起来并不干净。因此，我可以做什么来使我的查询工作，以及您建议我添加类似于“无限”值的内容？
下面是这段代码：
df.loc[(df.mtbur.isnull()) & (df.nur==0)].fillna(value='INF')
浏览 0提问于2020-01-24得票数 1
我有一个数据框，假设是xyz。我已经编写了代码来找出数据帧中每一列拥有的空值的百分比。我的代码如下： round(100*(xyz.isnull().sum()/len(xyz.index)), 2) 假设我得到了以下结果： abc 26.63
def 36.58
ghi 78.46 我想删除列ghi，因为它有超过70%的空值。 我使用以下代码实现了这一点： xyz = xyz.drop(xyz.loc[:,round(100*(xyz.isnull().sum()/len(xyz.index)), 2)&g
浏览 24提问于2019-06-05得票数 1
回答已采纳
我在pandas df中有这两个专栏： seconds min
0 52 0.866667
1 5 0.083333
2 10 0.166667
3 5 0.083333
4 16 0.266667
197 144 2.400000 我希望只有当‘秒’大于60时，才在'min‘列中将秒转换为分钟，否则它应该为空。 我尝试在布尔值中转换'min‘列： x = df['min&#
浏览 11提问于2020-09-16得票数 0
回答已采纳
以数据格式di为例，由以下人员创建：
import pandas as pd
data = {
"Event": ['Biathlon', 'Ski Jump', 'Slalom', 'Downhill'],
"Award": ['Gold', 'Bronze', 'Gold', 'Silver'],
"Points": ['100', '10', '1
浏览 2提问于2016-02-27得票数 2
回答已采纳
以下两行似乎提供了相同的输出：
df1 = df[df['MRP'] > 1500]
df1 = df.loc[df['MRP'] > 1500]
在搜索dataframe时，loc是一个可选属性吗？
浏览 2提问于2021-06-09得票数 0
我有一个名为Merged的Pandas，它有一个名为RegimentalNumber的属性。
我使用Pandas.Dataframe.duplicated()方法从这个数据中检索副本，如下所示：
In [16]: Merged[Merged.RegimentalNumber.duplicated() == True]
但是，结果似乎还包括作为重复的RegimentalNumber的缺失值。
duplicated()方法是否使用标志或参数将缺失的值排除为重复值？我查看了这个方法的，但是找不到这样的标志。
当然，我可以简单地排除如下所缺少的值：
In [17]: duplicates = Merg
浏览 4提问于2016-04-26得票数 5
回答已采纳
我对熊猫还很陌生，我正试着做一个简单的操作。我正在尝试进行一些比较，并在满足条件时从列中选取一些值。但我不知道如何在Pandas中给出这些条件。使用列表是非常简单的，但在数据帧中，这对我来说是新的。
代码示例如下：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Student_Subjects_Initial': ['A','B','C','D'],
'Student_Marks_Initial': [10,23,3,45]
浏览 1提问于2019-07-24得票数 1
1回答
使用考拉求和空值
、、、、
在使用考拉时，有什么好的方法可以对所有的空/ NaN值进行数据之和？
或者说是另一种方式
如何按总空值计数的列返回列表。如果可能的话，我试图避免将数据转换成火花或熊猫。
注意：.sum()省略了考拉中的空值(skipna:boolean，默认的True -不能更改为False)。所以运行df1.isnull().sum()是不可能的
numpy被列为另一种选择，但由于数据在考拉中，我观察到.sum()仍然忽略了nan值。
免责声明:我知道我可以在星火上经营熊猫，但我知道这是反生产资源。我不愿意把它从星火或熊猫的数据中总结出来，然后将数据转换成考拉(在我看来，这再次浪费了资源)。我正在处理一个包
浏览 1提问于2020-10-05得票数 1
7回答
假设我有一个包含两列的pandas DataFrame，A和B。我想修改这个DataFrame (或者创建一个副本)，这样每当A为0时，B总是NaN。我该如何做到这一点？
我尝试了以下几种方法
df['A'==0]['B'] = np.nan
和
df['A'==0]['B'].values.fill(np.nan)
没有成功。
浏览 0提问于2012-09-07得票数 168
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我正在尝试获取有关DF列LotFrontage中的空值的信息。正如你所看到的，其中有一些是通过两种方式确认的：
hp_lot = houseprices[['LotFrontage', 'LotArea']]
hp_lot.describe()
hp_lot.info()
输出：
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 2919 entries, 1 to 2919
Data columns (total 2 columns):
# Column Non-N
浏览 9提问于2021-02-17得票数 0
1回答
数据访问的最后一步是将所有NaN值转换为0(零)。我的dataframe包含1000多个列，有些是文本，有些是整数，还有一些是浮动的。要将NaN转换为0，我使用以下命令：
#replace nan in columns with 0
nan_cols = df5c.columns[df5c.isnull().any(axis=0)]
for col in nan_cols:
df5c[col] = df5c[col].fillna(0).astype(int)
这很好，直到我添加了一个包含新数据的新列，这会产生以下错误：
Traceback (most recent call last
浏览 2提问于2017-05-17得票数 0
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df["Dt_Customer"] = pd.to_datetime(df["Dt_Customer"],format='%d-%m-%y') 我已经尝试转换日期列，数据集包含100多万行...我必须找到没有转换的日期行。 TypeError: Unrecognized value type: <class 'str'>
During handling of the above exception, another exception occurred:
ValueError
浏览 58提问于2021-09-30得票数 0
回答已采纳
2回答
我有一个带有200+栏的熊猫数据。我试图检查所有带有空数据的列。如何筛选/显示具有空数据的列？df.isnull().sum()列出所有列的计数，但我只希望看到列数为非零空值的列，因为列数很高。
浏览 0提问于2018-11-04得票数 1
回答已采纳
3回答
我有一个pandas DataFrame，我想将它划分为没有缺失值的观测和有缺失值的观测。我可以使用dropna()获取行，而不会丢失值。是否有任何类似的方法来获取缺少值的行？
#Example DataFrame
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': [1,np.nan,3,4,5],'col2': [6,7,np.nan,9,10],})
#Get observations without missing values
df.dropna()
浏览 3提问于2017-10-08得票数 13
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4回答
为了改进模型，我将几个.query()传递给一个pandas数据帧。在for循环中，我也希望有一个空查询，但在文档中找不到任何东西。它应该返回完整的数据帧。 我试过了： temp_df.query(None)
temp_df.query() 但这是行不通的。其他想法？ 谢谢
浏览 25提问于2019-05-01得票数 4
回答已采纳
3回答
我正在尝试从熊猫数据中检索一行，其中单元格值是一个列表。我尝试过isin，但看起来它正在执行或操作，而不是和操作。
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame([['100', 'RB','stacked'], [['101','102'], 'CC','tagged'], ['102', 'S+C','tagged']],
columns=[&
浏览 2提问于2019-03-23得票数 0
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