Python 提取仅包含NaN和0的行

我有一个dataframe，它在所有列的某些行中包含NaN和0。我试图提取这样的行，以便进一步处理它们。此外，这些列中的一些是object，另一些是float。我正在尝试使用下面的代码来提取这样的行，但是由于列是对象，所以它没有给我想要的结果

现在，我可以通过将一些任意值替换为NaN并在.isin语句中使用它来解决这个问题，但是它也会更改我的列的数据类型，我必须将它们转换回来

有人能帮我解决这个问题吗。 谢谢

预期产出：

     a   b
0   NaN 0.0
1   0   NaN
2   NaN NaN

实际产量：

     a  b
0   NaN 0.0

改变

df_all_empty = df[(df.isnull()|df.isin([0])).all(1)]

---

下面的代码将允许您选择这些行

df_sel = df.loc[(df.a.isnull()) | \
                (df.b.isnull()) | \
                (df.a==0)       | \
                (df.b==0)           ]

如果要在这些行中设置列“a”，例如-9999，可以使用：

df.loc[(df.a.isnull()) | \
       (df.b.isnull()) | \
       (df.a==0)       | \
       (df.b==0)           , 'a'] = -9999

有关参考，请参阅中的官方文件

---

您可以使用

df.query

，以及所描述的技巧（通过检查值是否等于自身来比较NaN）

这样写：

df.query("(a!=a or a==0) and (b!=b or b==0)")

输出为：

     a    b
0  NaN  0.0
1    0  NaN
2  NaN  NaN

---

这个数据帧的

df.isin（values）

矩阵是[0真-真，1真-假，2真-假，3假-假，4假-假]你有什么原因吗？我不明白为什么1，b中的值为False，所以我假设使用

isin

与NaNs进行比较是错误的看起来像

np.NaN！=np.NaN

在numpy中。因此最好使用

df[（df.isnull（）| df.isin（[0]））.all（1）]

     a    b
0  NaN  0.0
1    0  NaN
2  NaN  NaN