识别包含 None 值的 pandas 列
Identify pandas column that contains None value
我有一个 geopandas 数据框 gdf
,如下所示:
Id text float geometry
0 0 1.65 0.00 POINT (1173731.7407 5354616.9386)
1 0 None 2.20 POINT (1114084.319 5337803.2708)
2 0 2.25 6.55 POINT (1118876.2311 5307167.5724)
3 0 0 0.00 POINT (1179707.5312 5313710.8389)
如何识别包含 None
值的 column/s?
我尝试使用以下列表推导式但没有成功:
import pandas as pd
import geopandas as gp
gdf = gp.read_file('/temp/myshapefile.shp')
s = [pd.isnull(col) for col in gdf.columns if True]
这导致:
In [1]: s
Out[1]: [False, False, False, False]
在这种情况下我想要的输出是:
['text']
print(gdf.isna().any())
将根据 true
或 false
给出包含空值的输出
Id False
text True
float False
geometry False
所以用这个
print(gdf.columns[gdf.isna().any()].tolist())
输出:
['text']
我有一个 geopandas 数据框 gdf
,如下所示:
Id text float geometry
0 0 1.65 0.00 POINT (1173731.7407 5354616.9386)
1 0 None 2.20 POINT (1114084.319 5337803.2708)
2 0 2.25 6.55 POINT (1118876.2311 5307167.5724)
3 0 0 0.00 POINT (1179707.5312 5313710.8389)
如何识别包含 None
值的 column/s?
我尝试使用以下列表推导式但没有成功:
import pandas as pd
import geopandas as gp
gdf = gp.read_file('/temp/myshapefile.shp')
s = [pd.isnull(col) for col in gdf.columns if True]
这导致:
In [1]: s
Out[1]: [False, False, False, False]
在这种情况下我想要的输出是:
['text']
print(gdf.isna().any())
将根据 true
或 false
Id False
text True
float False
geometry False
所以用这个
print(gdf.columns[gdf.isna().any()].tolist())
输出:
['text']