如何循环pandas数据框行中的NaNs？

在循环pandas数据框行中的NaNs时，可以使用iterrows()方法来遍历每一行，并使用isnull()方法检查每个元素是否为NaN。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6], 'C': [None, 8, 9]})

# 循环遍历每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 检查每个元素是否为NaN
    for column, value in row.iteritems():
        if pd.isnull(value):
            print(f"NaN found in row {index}, column {column}")

在上述代码中，我们首先创建了一个示例数据框df。然后，使用iterrows()方法遍历每一行，返回每一行的索引和Series对象。接下来，我们使用isnull()方法检查每个元素是否为NaN，并在发现NaN时打印出行索引和列名。

这种方法可以帮助我们定位数据框中的NaN值，并进行相应的处理。在实际应用中，可以根据具体需求进行进一步的操作，例如填充NaN值、删除包含NaN值的行等。

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