Pandas教程：查找DataFrame中空值的索引位置

在数据分析中，处理缺失值是必不可少的一步。Pandas提供高效的方法来定位DataFrame中的空值。

本文将介绍如何使用 isnull() 和 any() 函数查找包含空值的行索引。

代码示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含空值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 2, 3, 4, 5],
        'C': [1, 2, 3, 4, None]}
df = pd.DataFrame(data)

# 查找有空值的索引
null_indexes = df[df.isnull().any(axis=1)].index

# 打印结果
print(null_indexes)

输出结果：

Int64Index([2, 4], dtype='int64')

结果解释：

输出结果 Int64Index([2, 4], dtype='int64') 表明在 DataFrame 的第 2 行和第 4 行存在空值。

总结：

通过结合使用 isnull() 和 any() 函数，我们可以轻松找到 Pandas DataFrame 中包含空值的行索引。这为我们后续处理缺失值提供了便利。