在包含 NaN 值的 Pandas Dataframe 中获取行和列的 Pythonic 方法

Question

考虑以下 Pandas DataFrame：      |  val1 | val2 | val3 | val4------------------------------------  'a' |   1   | NaN  | NaN  | NaN  'b' |  12   |  5   | NaN  | 4  'c' |   3   |  6   | NaN  | NaN  'd' |   4   |  7   | 6    | NaN  'f' |   1   |  8   | 7    | 10我怎样才能得到有值的行和Nan列。我找了几个小时，但所有的问题、答案和博客都是关于获取包含值的所有行或所有列NaN。我做了以下代码：row_has_NaN = df.isnull().any(axis=1)rows_list = df[row_has_NaN].index.values  # Rowsfor row in rows_list:    print(row)    row_series = df.loc[row]    columns_has_NaN = row_series.isnull()    columns_list = row_series[columns_has_NaN].index.values  # Columns by Row    to_print = '\n\t'.join(columns_list)    print(f"\t{to_print}")所以我得到：a    val2    val3    val4b    val3c    val3    val4d    val4但我想知道是否有更 Pythonic 或更简洁的方法来做到这一点。提前致谢

Answer 1

我们有stack之后isna

s = df.isna().stack().loc[lambda x : x]

Out[75]: 

'a'  val2    True

     val3    True

     val4    True

'b'  val3    True

'c'  val3    True

     val4    True

'd'  val4    True

也可以reset_index在末尾添加

#df.isna().stack().loc[lambda x : x].reset_index()