Python 检查 Pandas 中的单个单元格值是否为 NaN
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Check if single cell value is NaN in Pandas
提问by vidit
I just want to check if a single cell in Pandas series is null or not i.e. to check if a value is NaN.
我只想检查 Pandas 系列中的单个单元格是否为空，即检查值是否为NaN.
All other answers are for series and arrays, but not for single value.
所有其他答案适用于系列和数组，但不适用于单个值。
I have tried pandas.notnull, pandas.isnull, numpy.isnan. Is there a solution for a single value only?
我已经试过pandas.notnull，pandas.isnull，numpy.isnan。是否有仅针对单个值的解决方案？
采纳答案by Mir Shahriar Sabuj
Try this:
尝试这个：
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import *
>>> L = [4, nan ,6]
>>> df = Series(L)
>>> df
0 4
1 NaN
2 6
>>> if(pd.isnull(df[1])):
print "Found"
Found
>>> if(np.isnan(df[1])):
print "Found"
Found
回答by yashu vishnalia
STEP 1.)
第1步。）
df[df.isnull().any(1)]
----> Will give you dataframe with rows and column, if any value there is nan.
----> 会给你带有行和列的数据框，如果有任何值的话。
STEP 2.)
第2步。）
this will give you location in dataframe where exactly value is nan. then you could do
这将为您提供数据框中的位置，其中确切的值为 nan。那么你可以做
if(**df.iloc[loc_row,loc_colum]==np.nan**):
print"your code here"
回答by sparrow
You can use "isnull" with "at" to check a specific value in a dataframe.
您可以使用“isnull”和“at”来检查数据框中的特定值。
For example:
例如：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([[np.nan, 2], [1, 3], [4, 6]], columns=['A', 'B'])
Yeilds:
产量：
A B
0 NaN 2
1 1.0 3
2 4.0 6
To check the values:
要检查值：
pd.isnull(df.at[0,'A'])
-> True
-> 真
pd.isnull(df.at[0,'B'])
-> False
-> 错误
