我对编码还很陌生，最近我在工作中完成了一个非常小的 Pandas 类(class)，这门类(class)的一部分是考虑一个我们想要改进的项目。我希望能够从 CSV 或 Excel 文件中识别表格中的缺失值，然后列出这些缺失值。 导入的 CSV 文件示例:
Company 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010
AAPL US 31 NaN 21.0 3.0 NaN 80.0 7
MSFT US 72 8.0 67.0 NaN 93.0 30.0 37
SNAP US 51 NaN NaN 7.0 33.0 16.0 44
FB US 49 56.0 33.0 97.0 NaN NaN 98
进入:
AAPL US, 2015, 2012
MSFT US, 2013
SNAP US, 2015, 2014
FB US, 2012, 2011
我知道如何计算它们等等，但我希望看到某种形式的最终列表。
谢谢!
最佳答案
第一个set_index , 通过 isnull 检查 NaNs最后生成 list s by apply with filtering:
df = (df.set_index('Company')
.isnull()
.apply(lambda x : x.index[x].tolist(), 1)
.reset_index(name='val'))
print (df)
Company val
0 AAPL US [2015, 2012]
1 MSFT US [2013]
2 SNAP US [2015, 2014]
3 FB US [2012, 2011]
或者如果想要字符串:
df = df.set_index('Company')
s = np.where(df.isnull(), ['{}, '.format(x) for x in df.columns], '')
df = pd.Series([''.join(x).strip(', ') for x in s], index=df.index).reset_index(name='val')
print (df)
Company val
0 AAPL US 2015, 2012
1 MSFT US 2013
2 SNAP US 2015, 2014
3 FB US 2012, 2011
关于python - 识别缺失值并返回包含这些值的列表，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/47051028/