Выбор строк с null значениями в DataFrame Pandas без столбцов

Быстрый ответ

Чтобы отобрать строки с отсутствующими данными в DataFrame, примените метод df[df.isna().any(axis=1)], позволяющий фильтровать строки, содержащие пропуски в любом из столбцов.

import pandas as pd

# Предполагаем, что 'df' – это ваш DataFrame.
# Как при отборе кандидатов, мы ищем строки без "прогалин" в данных
filtered_df = df[df.isna().any(axis=1)]

В результате в filtered_df будут только те строки, в которых имеется минимум одно значение NaN.

Однострочные решения

Высокая гранулярность отбора по количеству пропусков

Чтобы отфильтровать строки с определенным числом пропусков, можно использовать выражение df.isnull().sum(axis=1) и задать соответствующее логическое условие, что предоставляет возможность детального отбора данных.

# Ищем кандидаты с двумя пропусками в данных – покажите себя!
df[df.isnull().sum(axis=1) == 2]

Масштабируемость – ключ к эффективности

При работе с большими обьемами DataFrame стоит избегать использования циклов, также как мы избегаем вчерашний салат. Применение метода isna().any() увеличивает масштабируемость и производительность.

Читаемость кода

Код не должен быть загадкой. Использованные в этой статье методы обладают преимуществами в виде ясности, читабельности и легкости поддержки, что делает их понятными даже для новичков.

Визуализация

Продемонстрируем поиск пропущенных значений в DataFrame без указания конкретных столбцов на наглядном примере:

Представьте DataFrame в виде клумбы (🌱), где каждое растение — это ячейка со значением:

Клумба DataFrame (🌱🌱🌱):
🌱 = Столбец, куда посажены цветы
🌼 = Цветок (ненулевое значение)
❓ = Пустое место (нулевое значение)

Наши цели: тщательно полить те строки, где имеются пустоты.

df[df.isnull().any(axis=1)]

Вот так выглядит результат:

Было: [🌼, 🌼, 🌼 | 🌼, ❓, 🌼 | 🌼, 🌼, ❓]
Стало: [         | 🌼, ❓, 🌼 | 🌼, 🌼, ❓]

Мы сосредоточены на строках, требующих дополнительного внимания из-за пропусков в данных. Всё начинается с грамотного подхода! 🌧️

Точная настройка выбора

Управление пропусками

В зависимости от задачи вам может понадобиться обнаружить или обработать DataFrame с пропусками. Вот как можно создать "элитную группу" — DataFrame только для строк с отсутствующими данными:

# Встречайте зону VIP для строк с NaN!
null_rows_df = df[df.isnull().any(axis=1)]

Избегайте устаревших методов

С развитием библиотеки pandas всегда актуально использовать современные инструменты. Предпочтение отдайте .iloc, избегая устаревших, таких как ix. Бонусом будет отсутствие предупреждений о неактуальности.

Подготовка к анализу

Выделение строк с отсутствующими данными облегчает процесс очистки данных или анализа. Будь то восстановление данных или их удаление, сегрегация данных способствует более ясному представлению процесса.

Важность контекста

Иногда может показаться, что проще удалить строки или сбросить индексы, однако ключевым является поиск решения в рамках конкретной задачи. Осознание сути вопроса направляет поиск к наиболее целесообразным действиям.

Полезные материалы

1. pandas.isnull — Документация pandas 2.2.0 — Официальное руководство по функции pandas.isnull.
2. Быстро, гибко, легко и интуитивно: как ускорить ваши проекты на pandas – Real Python — Углублённое руководство по методам фильтрации в pandas DataFrame.
3. pandas.DataFrame.dropna — Документация pandas 0.17.0 — Описание метода Dropna для pandas DataFrame.
4. 7. Манипулирование данными: очистка, трансформация, объединение, переформатирование – Анализ данных в Python — Практические рекомендации по работе с пропущенными данными в pandas.
5. Обучающие программы Pandas | Kaggle — Серия семинаров, предлагающих практические упражнения по работе с Pandas с живыми примерами для самостоятельной работы.