NaNの中でどのように任意の値パンダのデータフレームをチェックします

NaNの中でどのように任意の値パンダのデータフレームをチェックします

この記事はから来て codeday 、著者codeday

ではPythonの  パンダ、データフレームが最善の方法は何であるかどうかを確認します（またはそれ以上）のNaN値はありますか？

私は、関数pd.isnanを知っているが、それは各要素のブールデータフレームを返します。  このPOSTここに完全に私の質問に答えではありません。

ベストの答え

jwilnerの応答は...（妙）平面アレイを見つけるコードがより速くなるように思われるよりも速く数え、私は速く選択肢があるため、私の経験では、存在するかどうかを模索したスポットです。

 

df.isnull().values.any()
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例えば：

 

In [2]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000,1000))

In [3]: df[df > 0.9] = pd.np.nan

In [4]: %timeit df.isnull().any().any()
100 loops, best of 3: 14.7 ms per loop

In [5]: %timeit df.isnull().values.sum()
100 loops, best of 3: 2.15 ms per loop

In [6]: %timeit df.isnull().sum().sum()
100 loops, best of 3: 18 ms per loop

In [7]: %timeit df.isnull().values.any()
1000 loops, best of 3: 948 ?s per loop
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df.isnull（）。合計（）。合計（）、その他の情報の少し遅いが、そこに当然の-NaN数。