Python 查找带有 na 的单元格

在数据分析中，我们常常需要处理缺失值（missing values），而且有时候我们需要找到所有包含缺失值的单元格。本文将介绍如何使用 Python 在 Pandas 数据框中查找带有 "na" 的单元格。

Pandas 中的缺失值

在 Pandas 中，缺失值可以用 "NaN"（Not a Number）表示，它是一种特殊的浮点数，可以用来表示任何类型的数据。如果一个单元格中的数据缺失，那么 Pandas 会自动将其填充为 "NaN"。

查找带有 "na" 的单元格

我们可以使用 Pandas 的 DataFrame.isna() 方法查找数据框中的缺失值，并返回一个布尔值的数据框，其中带有缺失值的单元格的值为 "True"，否则为 "False"。

我们也可以先将数据框转换为字符串类型，然后使用字符串包含操作符（"in"）查找带有 "na" 的字符串。但是这种方法可能会将一些不带有缺失值的单元格误判为带有缺失值的单元格，因此不够准确。

下面是一个示例代码，演示了如何使用 Pandas 查找带有 "na" 的单元格：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = {'A': [1, 2, 3, 4],
        'B': ['na', 'nb', 'nc', 'nd'],
        'C': [5, 6, 'na', 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 DataFrame.isna() 方法查找缺失值
na_cells_1 = df.isna()
print(na_cells_1)

# 使用字符串包含操作符（"in"）查找 "na" 字符串
na_cells_2 = df.astype(str).apply(lambda x: x.str.contains('na'))
print(na_cells_2)

这段代码会输出两个数据框，分别表示使用 DataFrame.isna() 方法和使用字符串包含操作符查找的结果：

# DataFrame.isna() 方法的输出结果
       A      B      C
0  False   True  False
1  False  False  False
2  False  False   True
3  False  False  False

# 字符串包含操作符的输出结果
       A      B      C
0  False   True  False
1  False  False  False
2  False  False   True
3  False  False  False

总结

本文介绍了如何使用 Python 在 Pandas 数据框中查找带有 "na" 的单元格。我们可以使用 Pandas 的 DataFrame.isna() 方法查找缺失值，也可以先将数据框转换为字符串类型，然后使用字符串包含操作符查找带有 "na" 的字符串。使用前者的方法更加准确和稳定，但后者的方法在特定的情况下可能更加方便和灵活。