Pandas数据帧选择NaN索引

Question

我有一个数据框df，其中包含以下内容：

In [10]: df.index.unique()
Out[10]: array([u'DC', nan, u'BS', u'AB', u'OA'], dtype=object)

我可以轻松地选择出 df.ix["DC"]、df.ix["BS"] 等，但是我在选择 nan 索引时遇到了问题。

df.ix[nan], df.ix["nan"], df.ix[np.nan] all won't work.

我该如何选择索引为nan的行？

- lessthanl0l

---

通常情况下，强烈不建议在索引中使用NaN。如果您有多个NaN，则索引不是唯一的，因此许多操作会变得更加低效和复杂。 - Jeff

Answer 1

一种方法是使用 df.index.isnull() 来确定 NaN 的位置：

In [218]: df = pd.DataFrame({'Date': [0, 1, 2, 0, 1, 2], 'Name': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'], 'val': [0, 1, 2, 3, 4, 5]}, index=['DC', np.nan, 'BS', 'AB', 'OA', np.nan]); df
Out[218]: 
     Date Name  val
DC      0    A    0
NaN     1    B    1
BS      2    C    2
AB      0    A    3
OA      1    B    4
NaN     2    C    5

In [219]: df.index.isnull()
Out[219]: array([False,  True, False, False, False,  True], dtype=bool)

然后，您可以使用df.loc选择这些行：

In [220]: df.loc[df.index.isnull()]
Out[220]: 
     Date Name  val
NaN     1    B    1
NaN     2    C    5

注意：我的原始答案使用了 pd.isnull(df.index) 而不是 Zero 建议的 df.index.isnull()。最好使用 df.index.isnull()，因为对于不能包含 NaN 的索引类型（如 Int64Index 和 RangeIndex），isnull 方法会立即返回所有 False 值的数组，而不是盲目地检查索引中的每个项目是否为 NaN 值。

- unutbu

---

此外，df.loc[df.index.isnull()] -- isnull 方法被添加。 - Zero

@Zero：感谢您的改进！ - unutbu

如果我们需要删除nan索引行，则可以使用df.loc[df.index.notnull()]！ - Ketan Mukadam