如何在dataframe中查找哪些列包含任何NaN值

更新：使用熊猫0.22.0

较新版本有新方法“DataFrame.isna（）”和“DataFrame.notna（）”

[71]on

：df
Output[71]：
a、b、c
0.7.0
1 0.0 NaN 4
2.0南4
3  1.0  7.0  0
4  1.0  3.0  9
5  7.0  4.0  9
6  2.0  6.0  9
7  9.0  6.0  4
8  3.0  0.0  9
9  9.0  0.0  1
At[72]on：df.isna（）.any（）
Output[72]：
真实的
b是的
c错误
数据类型：bool

作为列列表：

[74]on

：df.columns[df.isna（）.any（）].tolist（）
Out[74]：[a'，b']

要选择这些列（至少包含一个NaN值）：

[73]on

：df.loc[：，df.isna（）.any（）]
Output[73]：
a b
0.7.0
10.0南
2.0南
3  1.0  7.0
4  1.0  3.0
5  7.0  4.0
6  2.0  6.0
7  9.0  6.0
8  3.0  0.0
9  9.0  0.0

旧答案：

尝试使用isnull（）：

[97]on

：df
Output[97]：
a、b、c
0.7.0
1 0.0 NaN 4
2.0南4
3  1.0  7.0  0
4  1.0  3.0  9
5  7.0  4.0  9
6  2.0  6.0  9
7  9.0  6.0  4
8  3.0  0.0  9
9  9.0  0.0  1
At[98]on：pd.isnull（df.sum（）&gt；0
Output[98]：
真实的
b是的
c错误
数据类型：bool

或作为@root建议的更清晰版本：

[5]on

：df.isnull（）.any（）
Output[5]：
真实的
b是的
c错误
数据类型：bool
At[7]on：df.columns[df.isnull（）.any（）].tolist（）
Out[7]：[a'，b']

要选择子集-至少包含一个NaN值的所有列：

[31]on

：df.loc[：，df.isnull（）.any（）]
Output[31]：
a b
0.7.0
10.0南
2.0南
3  1.0  7.0
4  1.0  3.0
5  7.0  4.0
6  2.0  6.0
7  9.0  6.0
8  3.0  0.0
9  9.0  0.0