पायथन पांडस कॉलम को स्पष्ट रूप से सूचीबद्ध किए बिना डेटाफ्रेम से एक या अधिक नल के साथ पंक्तियों का चयन कैसे करें?

Question

मेरे पास ~ 300K पंक्तियों और ~ 40 कॉलम के साथ डेटाफ्रेम है। मैं यह जानना चाहता हूं कि किसी भी पंक्ति में शून्य मान होते हैं - और इन 'नल' पंक्तियों को एक अलग डेटाफ्रेम में डाल दें ताकि मैं उन्हें आसानी से खोज सकूं।

मैं स्पष्ट रूप से एक मुखौटा बना सकते हैं:

mask=False 
for col in df.columns: mask = mask | df[col].isnull() 
dfnulls = df[mask] 

या मैं की तरह कुछ कर सकते हैं:

df.ix[df.index[(df.T == np.nan).sum() > 1]] 

वहाँ यह कर (उन्हें में nulls के साथ पंक्तियों लगाने) की एक और अधिक सुरुचिपूर्ण रास्ता नहीं है?

Answer 1

[आधुनिक pandas, जो DataFrame रों की विधि के रूप isnull है के लिए अनुकूल करने के लिए अपडेट किया गया ..]

आप isnull और any एक बूलियन श्रृंखला का निर्माण और उपयोग करें कि अनुक्रमणिका में अपने फ्रेम में करने के लिए उपयोग कर सकते हैं:

>>> df = pd.DataFrame([range(3), [0, np.NaN, 0], [0, 0, np.NaN], range(3), range(3)]) 
>>> df.isnull() 
     0  1  2 
0 False False False 
1 False True False 
2 False False True 
3 False False False 
4 False False False 
>>> df.isnull().any(axis=1) 
0 False 
1  True 
2  True 
3 False 
4 False 
dtype: bool 
>>> df[df.isnull().any(axis=1)] 
    0 1 2 
1 0 NaN 0 
2 0 0 NaN 

---

[पुराने pandas के लिए:]

In [56]: df = pd.DataFrame([range(3), [0, np.NaN, 0], [0, 0, np.NaN], range(3), range(3)]) 

In [57]: df 
Out[57]: 
    0 1 2 
0 0 1 2 
1 0 NaN 0 
2 0 0 NaN 
3 0 1 2 
4 0 1 2 

In [58]: pd.isnull(df) 
Out[58]: 
     0  1  2 
0 False False False 
1 False True False 
2 False False True 
3 False False False 
4 False False False 

In [59]: pd.isnull(df).any(axis=1) 
Out[59]: 
0 False 
1  True 
2  True 
3 False 
4 False 

बल्कि कॉम्पैक्ट को प्रेरित किया:: आप विधि के बजाय समारोह isnull इस्तेमाल कर सकते हैं

In [60]: df[pd.isnull(df).any(axis=1)] 
Out[60]: 
    0 1 2 
1 0 NaN 0 
2 0 0 NaN 

Answer 2

nans = lambda df: df[df.isnull().any(axis=1)] 

तो जब कभी आपको ज़रूरत है लिख सकते हैं:

nans(your_dataframe)