pandas判断缺失值的办法

参考这篇文章：

https://blog.csdn.net/u012387178/article/details/52571725

python pandas判断缺失值一般采用 isnull()，然而生成的却是所有数据的true／false矩阵，对于庞大的数据dataframe，很难一眼看出来哪个数据缺失，一共有多少个缺失数据，缺失数据的位置。

比如：

         0         1         2         3         4         5
0  0.520113  0.884000  1.260966 -0.236597  0.312972 -0.196281
1 -0.837552       NaN  0.143017  0.862355  0.346550  0.842952
2 -0.452595       NaN -0.420790  0.456215  1.203459  0.527425
3  0.317503 -0.917042  1.780938 -1.584102  0.432745  0.389797
4 -0.722852  1.704820 -0.113821 -1.466458  0.083002  0.011722
5 -0.622851 -0.251935 -1.498837       NaN  1.098323  0.273814
6  0.329585  0.075312 -0.690209 -3.807924  0.489317 -0.841368
7 -1.123433 -1.187496  1.868894 -2.046456 -0.949718       NaN
8  1.133880 -0.110447  0.050385 -1.158387  0.188222       NaN
9 -0.513741  1.196259  0.704537  0.982395 -0.585040 -1.693810

df.isnull().any()则会判断哪些”列”存在缺失值

0    False
1     True
2    False
3     True
4    False
5     True
dtype: bool

df[df.isnull().values==True]

可以只显示存在缺失值的行列，清楚的确定缺失值的位置。

Out[126]: 0         1         2         3         4         5
1  1.090872       NaN -0.287612 -0.239234 -0.589897  1.849413
2 -1.384721       NaN -0.158293  0.011798 -0.564906 -0.607121
5 -0.477590 -2.696239  0.312837       NaN  0.404196 -0.797050
7  0.369665 -0.268898 -0.344523 -0.094436  0.214753       NaN
8 -0.114483 -0.842322  0.164269 -0.812866 -0.601757       NaN

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