Как выбрать строки с одним или несколькими нулями в панде DataFrame без явного перечисления столбцов?

У меня есть датафрейм с ~ 300K строк и ~ 40 столбцов. Я хочу выяснить, содержат ли какие-либо строки нулевые значения, и поместить эти «нулевые» строки в отдельный фрейм данных, чтобы их можно было легко изучить.

Я могу создать маску явно:

mask = False
for col in df.columns: 
    mask = mask | df[col].isnull()
dfnulls = df[mask]

Или я могу сделать что-то вроде:

df.ix[df.index[(df.T == np.nan).sum() > 1]]

Есть ли более элегантный способ сделать это (найти строки с нулями в них)?

[Обновлено для адаптации к современному pandas, который имеет isnullв качестве методаDataFrame с ..]

Вы можете использовать isnullи anyдля построения логической серии и использовать ее для индексации в вашем фрейме:

>>> df = pd.DataFrame([range(3), [0, np.NaN, 0], [0, 0, np.NaN], range(3), range(3)])
>>> df.isnull()
       0      1      2
0  False  False  False
1  False   True  False
2  False  False   True
3  False  False  False
4  False  False  False
>>> df.isnull().any(axis=1)
0    False
1     True
2     True
3    False
4    False
dtype: bool
>>> df[df.isnull().any(axis=1)]
   0   1   2
1  0 NaN   0
2  0   0 NaN

[Для пожилых pandas:]

Вы можете использовать функцию isnullвместо метода:

In [56]: df = pd.DataFrame([range(3), [0, np.NaN, 0], [0, 0, np.NaN], range(3), range(3)])

In [57]: df
Out[57]: 
   0   1   2
0  0   1   2
1  0 NaN   0
2  0   0 NaN
3  0   1   2
4  0   1   2

In [58]: pd.isnull(df)
Out[58]: 
       0      1      2
0  False  False  False
1  False   True  False
2  False  False   True
3  False  False  False
4  False  False  False

In [59]: pd.isnull(df).any(axis=1)
Out[59]: 
0    False
1     True
2     True
3    False
4    False

приводя к довольно компактному:

In [60]: df[pd.isnull(df).any(axis=1)]
Out[60]: 
   0   1   2
1  0 NaN   0
2  0   0 NaN

def nans(df): return df[df.isnull().any(axis=1)]

тогда, когда вам это понадобится, вы можете набрать:

nans(your_dataframe)

.any()и .all()отлично подходят для крайних случаев, но не когда вы ищете определенное количество нулевых значений. Вот очень простой способ сделать то, что, как я полагаю, вы спрашиваете. Это довольно многословно, но функционально.

import pandas as pd
import numpy as np

# Some test data frame
df = pd.DataFrame({'num_legs':          [2, 4,      np.nan, 0, np.nan],
                   'num_wings':         [2, 0,      np.nan, 0, 9],
                   'num_specimen_seen': [10, np.nan, 1,     8, np.nan]})

# Helper : Gets NaNs for some row
def row_nan_sums(df):
    sums = []
    for row in df.values:
        sum = 0
        for el in row:
            if el != el: # np.nan is never equal to itself. This is "hacky", but complete.
                sum+=1
        sums.append(sum)
    return sums

# Returns a list of indices for rows with k+ NaNs
def query_k_plus_sums(df, k):
    sums = row_nan_sums(df)
    indices = []
    i = 0
    for sum in sums:
        if (sum >= k):
            indices.append(i)
        i += 1
    return indices

# test
print(df)
print(query_k_plus_sums(df, 2))

Вывод

   num_legs  num_wings  num_specimen_seen
0       2.0        2.0               10.0
1       4.0        0.0                NaN
2       NaN        NaN                1.0
3       0.0        0.0                8.0
4       NaN        9.0                NaN
[2, 4]

Затем, если вы похожи на меня и хотите очистить эти строки, просто напишите:

# drop the rows from the data frame
df.drop(query_k_plus_sums(df, 2),inplace=True)
# Reshuffle up data (if you don't do this, the indices won't reset)
df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)
# print data frame
print(df)

Вывод:

   num_legs  num_wings  num_specimen_seen
0       4.0        0.0                NaN
1       0.0        0.0                8.0
2       2.0        2.0               10.0