若有一份数据,简略如下:

  国家 啤酒消耗量 烈酒消耗量 红酒消耗量 总酒精消耗量 所在大洲
0 Afghanistan 0.0 0.0 0.0 0.0 AS
1 Albania 89.0 132.0 54.0 4.9 EU

现在的需求为:需要将数据中含有缺失值的行进行提取

  步骤1:使用isnull()返回是否是缺失值。isnull()会对DataFrame中的每个元素进行缺失值检查,若为缺失值返回True;不是缺失值返回False;最终返回一个DataFrame.

  >>>miss = drink.isnull()
  >>>miss.head(3)

  国家 啤酒消耗量 烈酒消耗量 红酒消耗量 总酒精消耗量 所在大洲
0 False False False False False False
1 False False False False False False
2 False False False False False False

  

  

  步骤2:找到存在缺失值的行。使用any,并设定axis=1,则当每一行中存在缺失值时就会返回True;若需要找到所有缺失值都为True的行则使用all即可。

  >>>miss.any(axis=1)

  0    False
  1    False
  2    False
  3    False
  4    False
  dtype: bool

  步骤3:通过步骤1、2即可得到存在缺失值的行索引

  >>>drink[miss.any(axis=1)==True].head(3)

  国家 啤酒消耗量 烈酒消耗量 红酒消耗量 总酒精消耗量 所在大洲
5 Antigua & Barbuda 102.0 128.0 45.0 4.9 NaN
11 Bahamas 122.0 176.0 51.0 6.3 NaN
14 Barbados 143.0 173.0 36.0 6.3 NaN

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