Python Pandas找到缺失值的位置方法

概述问题描述：pythonpandas判断缺失值一般采用isnull()，然而生成的却是所有数据的true／false矩阵，对于庞大的数据dataframe，很难一眼看出来哪个数据缺失，一共有多少个缺失数据，缺失数据的位置。

问题描述：

python pandas判断缺失值一般采用 isnull()，然而生成的却是所有数据的true／false矩阵，对于庞大的数据dataframe，很难一眼看出来哪个数据缺失，一共有多少个缺失数据，缺失数据的位置。

首先对于存在缺失值的数据，如下所示

import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame(np.random.randn(10,6))# Make a few areas have NaN valuesdf.iloc[1:3,1] = np.nandf.iloc[5,3] = np.nandf.iloc[7:9,5] = np.nan

 0   1   2   3   4   50 0.520113 0.884000 1.260966 -0.236597 0.312972 -0.1962811 -0.837552  NaN 0.143017 0.862355 0.346550 0.8429522 -0.452595  NaN -0.420790 0.456215 1.203459 0.5274253 0.317503 -0.917042 1.780938 -1.584102 0.432745 0.3897974 -0.722852 1.704820 -0.113821 -1.466458 0.083002 0.0117225 -0.622851 -0.251935 -1.498837  NaN 1.098323 0.2738146 0.329585 0.075312 -0.690209 -3.807924 0.489317 -0.8413687 -1.123433 -1.187496 1.868894 -2.046456 -0.949718  NaN8 1.133880 -0.110447 0.050385 -1.158387 0.188222  NaN9 -0.513741 1.196259 0.704537 0.982395 -0.585040 -1.693810

df.isnull()会产生如下结果

  0  1  2  3  4  50 False False False False False False1 False True False False False False2 False True False False False False3 False False False False False False4 False False False False False False5 False False False True False False6 False False False False False False7 False False False False False True8 False False False False False True9 False False False False False False

df.isnull().any()则会判断哪些”列”存在缺失值

0 False1  True2 False3  True4 False5  Truedtype: bool

对于该问题，可以采用如下方式解决：

df[df.isnull().values==True]

Out[126]:    0   1   2   3   4   51 1.090872  NaN -0.287612 -0.239234 -0.589897 1.8494132 -1.384721  NaN -0.158293 0.011798 -0.564906 -0.6071215 -0.477590 -2.696239 0.312837  NaN 0.404196 -0.7970507 0.369665 -0.268898 -0.344523 -0.094436 0.214753  NaN8 -0.114483 -0.842322 0.164269 -0.812866 -0.601757  NaN

可以只显示存在缺失值的行列，清楚的确定缺失值的位置。

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