パンダに欠落/ nan値が含まれているかどうかを確認するには、isnull関数を使用できます。
test_pandas = pd.DataFrame([[np.float(3),np.float(1),np.float(4.3)],[np.float(5.8),np.nan,[1,2,3]]],columns = ['A','B','C'])
value = test_pandas.isnull().values.any()
test_pandas.head()
与える
A B C
0 3.0 1.0 4.3
1 5.8 NaN [1, 2, 3]
と
print("There exists a nan value in the dataframe: ",test_pandas.isnull().values.any())
print("Number of nan values: ",test_pandas.isnull().sum().sum())
我々は気づく
There exists a nan value in the dataframe: True
Number of nan values: 1
applymapでカスタム関数を使用できます：
def isfloat(x):
return isinstance(x, float)
print(df.applymap(isfloat))
出力
A B C
0 True True True
1 True True False
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