Pandas:如何正确检查DF for NaN中的多值列表/数组？

在Pandas中，我们可以使用isna()方法来检查DataFrame中的缺失值。如果我们想要检查DataFrame中的多个值是否为NaN，我们可以将这些值组成一个列表或数组，然后使用isin()方法进行检查。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含NaN值的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],
                   'B': [np.nan, 2, np.nan, 5],
                   'C': [1, 2, 3, 4]})

# 定义要检查的多值列表
values_to_check = [np.nan, 1]

# 使用isin()方法检查DataFrame中的多个值是否为NaN
result = df.isin(values_to_check)

print(result)

输出结果将会是一个与原始DataFrame相同大小的布尔类型的DataFrame，其中的值为True表示对应位置的值是NaN或者是要检查的多个值中的一个。例如，上面示例代码的输出结果为：

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

上述代码中，我们使用np.nan代表NaN值，isin()方法会检查DataFrame中的每个元素是否在values_to_check列表中，然后返回对应位置的布尔值。在这个示例中，我们检查了DataFrame中的值是否为NaN或者是1。

根据需求，你可以结合其他方法和技巧来处理和操作这些布尔类型的DataFrame，例如使用any()方法检查整个DataFrame是否有缺失值，使用sum()方法计算每列缺失值的数量，使用fillna()方法填充缺失值等。

关于Pandas的更多详细信息和示例代码，你可以参考腾讯云的文档和教程：

• Pandas官方文档
• Pandas中文文档
• 腾讯云Pandas产品介绍