Python 3.x Python会将Na或Null值移动到新的数据帧

我知道我可以使用

df.dropna（）

从数据帧中删除NaN行。但是，如果我想将这些NaN行移动到新的数据帧，该怎么办？ 数据帧看起来像

FNAME, LNAME, ADDRESS, latitude, logitude, altitude
BOB, JONES, 555 Seaseme Street, 38.00,-91.00,0.0
JOHN, GREEN, 111 Maple Street, 34.00,-75.00,0.0
TOM, SMITH, 100 A Street, 20.00,-80.00,0.0
BETTY, CROCKER, 5 Elm Street, NaN,NaN,NaN

我知道我可以分组并移动到像这样的新数据帧

grouped = df.groupby(df.FNAME)
df1 = grouped.get_group("BOB")

它将给我一个新的数据帧，其中包含BOB的

FNAME

，但当我尝试时

grouped = df.groupby(df.altitude)
df1 = grouped.get_group("NaN")

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我得到一个

键错误：“NaN”

。那么，如何按Nan或Null值进行分组呢？

假设您对列中的所有

'Nan'

值都要分组感到满意，那么您可以使用

DataFrame.fillna（）

将

'Nan'

转换为其他要分组的值

df.fillna(value={'altitude':'null_altitudes'}

这将使用字符串

'null\u altitudes'

填充

高度

列中的每个空值。如果您现在进行分组，则所有

'null\u althides'

都将在一起。您可以使用多个键值对一次填充多个列：

values={'col_1'：'val_1'，'col_2'：'val_2'等}

您可以在行上使用：

# to get rows with NA in a new df
df1 = df[df.isna(axis=1).any()]