如何修改循环，以便在Pandas Python中从DataFrame中的列值中获取NaN值？

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我在Python中的代码示例如下。

for col in df.columns.tolist():
    if val in df[f"{col}"].values:
       if val.isna():
          my_list.append(col)
所以，如果我的DataFrame中的某一列包含NaN值，就把这一列的名称添加到 "my_list "中。
我知道在我的DF中，有一些列的值为NaN，但我的代码产生了空的 "my_list"，可能错误在这一行。if val.isna():，我怎样才能修改它呢？我怎样才能 "告诉 "Python从列中获取NaN值？


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         个评论


           
            Try
            
             df.columns[df.isna().sum() > 0]


           
            MYousefi你能不能把你的解决方案落实到我的循环中，并展示一下？）


           
            哦，对不起。那是替换了整个循环并返回列的列表。


         python


         pandas


         numpy


         for-loop


         if-statement


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        个回答


          
           
           
            INGl0R1AM0R1
           
          
          
           发布于
           
           2022-08-02


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           只需使用像这样的if col语句
          
          for col in df.columns.tolist():
    if val in df[f"{col}"].values:
       if col == False:
          my_list.append(col)
我不是在给你最好的方法，只是在修正你的小名单循环


          
           
            通过迭代列中的值，将列名添加到my_list中，然后断开，你会得到这个。
           
           
            
             my_list = ['col1','col3']
            
           
           
            My code:
           
           import pandas as pd
from numpy import NaN
df = pd.DataFrame(data={
    "col1":[10,2.5,NaN],
    "col2":[10,2.5,3.5],
    "col3":[5,NaN,1]})
my_list = []
for col in df.columns:
    for val in df[col].values:
        if pd.isna(val):
            my_list.append(col)
            break
print(f"{my_list=}")


           
            
             
              使用你的代码，我有一个问题，因为：有多少列名出现，就有多少南，我可以做什么？


           
            
             
              我试着在col3中加入另一个NaN，但没有得到和你一样的结果。总之，我建议使用MYousefi的，因为它可以做同样的事情，而不需要在列中循环取值。


          
           
            
             你可以通过@Orange提到的修改来修复你的代码。我只是把这个作为一个备选方案。当处理数据时，你想让数据库/数据分析软件来做繁重的工作。在游标上循环是你应该尽量避免的。
            
            
             你的代码可以改成。
            
            for col in df.columns:
    if df[col].hasnans:
        my_list.append(col)
下面的代码在功能上做了同样的事情。