通过np.where函数查找。
>>> df Out[1]: 0 1 0 0.450319 0.062595 1 -0.673058 0.156073 2 -0.871179 -0.118575 3 0.594188 NaN 4 -1.017903 -0.484744 5 0.860375 0.239265 6 -0.640070 NaN 7 -0.535802 1.632932 8 0.876523 -0.153634 9 -0.686914 0.131185 >>>np.where(df['1'].isna())[0] array([3, 6], dtype=int64)
np.where(df['column_name'].isna())[0]可用。
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