約 30 万行、約 40 列のデータフレームがあります。行に null 値が含まれているかどうかを調べ、これらの「null」行を別のデータフレームに入れて簡単に調べられるようにしたいと考えています。
マスクを明示的に作成できます:
mask = False
for col in df.columns:
mask = mask | df[col].isnull()
dfnulls = df[mask]
または、次のようなこともできます:
df.ix[df.index[(df.T == np.nan).sum() > 1]]
もっとエレガントな方法（null を含む行を見つける）はありますか?
ベストアンサー1
[ sの方法として現代の に適応pandasするように更新されました。]isnullDataFrame
isnullと を使用しanyてブール型のシリーズを構築し、それを使用してフレームにインデックスを付けることができます。
>>> df = pd.DataFrame([range(3), [0, np.NaN, 0], [0, 0, np.NaN], range(3), range(3)])
>>> df.isnull()
0 1 2
0 False False False
1 False True False
2 False False True
3 False False False
4 False False False
>>> df.isnull().any(axis=1)
0 False
1 True
2 True
3 False
4 False
dtype: bool
>>> df[df.isnull().any(axis=1)]
0 1 2
1 0 NaN 0
2 0 0 NaN
[年長者向けpandas:]
isnullメソッドの代わりに関数を使用することもできます。
In [56]: df = pd.DataFrame([range(3), [0, np.NaN, 0], [0, 0, np.NaN], range(3), range(3)])
In [57]: df
Out[57]:
0 1 2
0 0 1 2
1 0 NaN 0
2 0 0 NaN
3 0 1 2
4 0 1 2
In [58]: pd.isnull(df)
Out[58]:
0 1 2
0 False False False
1 False True False
2 False False True
3 False False False
4 False False False
In [59]: pd.isnull(df).any(axis=1)
Out[59]:
0 False
1 True
2 True
3 False
4 False
かなり簡潔になります:
In [60]: df[pd.isnull(df).any(axis=1)]
Out[60]:
0 1 2
1 0 NaN 0
2 0 0 NaN