我有一个主 df，我想遍历每一行和每一列，检查 0 和 ''。我需要输出它出现的行。麻烦的是，一个是int，另一个是str。因此，我为所有 int 列和 str 分别创建了子集调用 cols 和 df_string。
我可以同时检查整个 df 的 str 和 int 还是我需要单独执行此操作？
这是我的代码:
cols = ['ID', 'Line Manager Id', 'Project ID']
df_strings = ['Email', 'Name', 'Department']
i = 0
k = 0
for i, j in df.iterrows():
if df[cols[i]][j] == 0:
print(i)
print('incomplete')
if df[df_strings[i]][j] == '':
print(i)
print('incomplete')
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
最佳答案
可以同时使用where，stack之后索引是包含0或空白的列
s=df.eq(0)|df.eq('')
df.where(df.eq(0)|df.eq('')).stack()
关于python - 如何遍历 df 的每一行/列以查看是否存在 0 或 ' '？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56212838/