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在Python的數(shù)據(jù)分析庫pandas中，NaN是一個特殊的浮點值，表示缺失數(shù)據(jù)，當我們處理數(shù)據(jù)時，可能會遇到包含NaN值的行或列，為了找出這些包含NaN值的行，我們可以使用pandas提供的isna()函數(shù)和any()函數(shù)。
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我們來了解一下這兩個函數(shù)的作用：
1、isna()函數(shù)：用于檢查數(shù)據(jù)中是否存在NaN值，它會返回一個與原始數(shù)據(jù)相同形狀的布爾型數(shù)據(jù)，其中NaN值對應的位置為True，其他值為False。
2、any()函數(shù)：用于檢查數(shù)據(jù)中是否存在True值，它會沿著指定軸（默認為0）計算，并返回一個布爾型數(shù)據(jù)，其中存在True值的位置為True，其他值為False。
接下來，我們將通過一個實際的例子來演示如何使用這兩個函數(shù)找出包含NaN值的行。
假設我們有一個名為df的DataFrame，其中包含了一些包含NaN值的數(shù)據(jù)，我們可以按照以下步驟找出包含NaN值的行：
1、使用isna()函數(shù)檢查數(shù)據(jù)中是否存在NaN值，得到一個布爾型數(shù)據(jù)。
import pandas as pd
創(chuàng)建一個包含NaN值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
print("原始DataFrame：")
print(df)
輸出結(jié)果：
原始DataFrame：
A B C
0 1.0 4.0 7
1 2.0 NaN 8
2 NaN 6.0 9
2、使用any()函數(shù)沿著行軸（axis=1）計算布爾型數(shù)據(jù)，得到一個布爾型Series。
沿著行軸計算布爾型數(shù)據(jù)
nan_rows = df.isna().any(axis=1)
print("包含NaN值的行：")
print(nan_rows)
輸出結(jié)果：
包含NaN值的行： 0 False 1 True 2 True dtype: bool
3、根據(jù)布爾型Series的值，從原始DataFrame中篩選出包含NaN值的行。
篩選出包含NaN值的行
nan_rows_df = df[nan_rows]
print("包含NaN值的行：")
print(nan_rows_df)
輸出結(jié)果：
包含NaN值的行：
A B C
1 2.0 NaN 8
2 NaN 6.0 9
通過以上步驟，我們成功地找出了包含NaN值的行，需要注意的是，這種方法只能找出包含至少一個NaN值的行，如果需要找出所有包含NaN值的行（無論是否只有一個），可以使用all()函數(shù)替換any()函數(shù)。
文章題目：pandas找出NaN行
URL鏈接：http://fisionsoft.com.cn/article/dpjpsep.html
