如何在熊猫数据框架中识别所有变量都是绝对值的nan值？
如何在熊猫数据框架中识别所有变量都是绝对值的nan值？
提问于 2018-06-15 19:54:37
当我应用df.isnull().sum(axis=0)时，我有一个包含所有分类变量的数据框架。甚至df.isna也会给出0。为了获得所有的nans列，我得到一个输出，显示所有列的值为0，但是，在执行df.head(50)时，我可以看到许多缺失的值。我认为这是因为它是obj类型，没有被识别出来。有解决办法吗？
回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-06-15 22:25:19
因为这些值是文本，所以我可以这样得到它：
df[df['PRODUCT_NO'].str.contains("nan")]
df=df[df.PRODUCT_NO.str.contains("nan") == False]Stack Overflow用户
发布于 2022-05-17 18:34:54
可以使用以下代码检查Null值：
print(df.isnull().any())Stack Overflow用户
发布于 2018-06-15 21:11:49
这样做：
df.isnull().values.sum()页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/50881917
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