我有一个如下所示的数据框:
import numpy as np
import pandas as pd
data = {'datetime' : ['2009-07-24 02:00:00', '2009-07-24 03:00:00','2009-07-24 04:00:00'],
'value1' : ['a', np.nan ,'c'],
'value2' : ['d','e','f']}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.set_index(pd.DatetimeIndex(df['datetime']))
missing = df.loc[:, df.columns != ('datetime')]
以上数据只是一个示例。但是可以说我在更大的数据中有很多缺失值。我想选择“value1”列中所有缺失值的数据。
missing_index = df[df['value1'].isnull()].index
这段代码会让我得到所有缺失值的索引，但我想要它们的实际行，在本例中是第二行。
所以，我试过了，
df[missing_index]
但是我有一个错误说
KeyError: "DatetimeIndex(['2009-07-24 03:00:00'], dtype='datetime64[ns]', name='datetime', freq=None) not in index"
最佳答案
错误来自于 df[<something>]用于获取列。当您调用 df[missing_index]它试图找到 missing_index在列中(这也是一个索引)。
正如@panktijk 在他的评论中指出的那样，做您想做的事情的最简单方法是:
df[df['value1'].isnull()]
但是，如果出于某种原因(也许你想操纵它们)你想按照你的方式首先获取索引，然后使用它们来拉取你的子数据框，你可以执行以下操作:
df.loc[missing_index]
关于python - 数据框使用 DatetimeIndex 选择数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54728525/