import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({"Column1":['A','B','C','D'],'Column2':[1,2,3,np.nan],'Column3':['x','y',np.nan,np.nan]})
print(df)
Column1 Column2 Column3
0 A 1.0 x
1 B 2.0 y
2 C 3.0 NaN
3 D NaN NaN
然后,您应该首先将您要检查的列(在我们的示例中为Column1)设置为索引,并执行以下操作:
df.set_index('Column1').notna().any(axis=1)
Column1
A True
B True
C True
D False
2条答案
按热度按时间bbuxkriu1#
如果我理解正确的话,假设您有以下数据框:
然后,您应该首先将您要检查的列(在我们的示例中为Column1)设置为索引,并执行以下操作:
btqmn9zl2#
假设您想测试目标的
all
行是否至少有一个非NaN值(any
),请用途:输出:
True
(但如果value1
是NaN
,则为False
)如果要检查是否有至少一个非NaN单元,请在两种情况下使用
any
:输出:
True
(如果value1
是NaN
,则仍然是True
)