从for循环获取NaN值[python pandas]

在Python的pandas库中，可以使用for循环遍历数据框（DataFrame）中的每一行，并通过条件判断获取NaN值。NaN代表缺失值，是pandas中用于表示缺失或不可用数据的特殊值。

下面是一个示例代码，演示如何从for循环中获取NaN值：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含NaN值的数据框
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4],
        'B': [5, np.nan, 7, 8],
        'C': [9, 10, 11, np.nan]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用for循环遍历每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 判断每个元素是否为NaN
    for column in df.columns:
        if pd.isna(row[column]):
            print(f"NaN value found at index {index}, column {column}")

在上述代码中，我们首先创建了一个包含NaN值的数据框df。然后，使用iterrows()方法遍历每一行，通过判断每个元素是否为NaN，找到了所有的NaN值，并打印出其所在的行索引和列名。

这种方法适用于小型数据集，但对于大型数据集，使用for循环可能效率较低。在实际应用中，推荐使用pandas提供的向量化操作和函数，以提高代码的执行效率。

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