如何使用Python检查Pandas值是否为null或零

我用熊猫创建了一个包含数字的数据框。我需要检查从这个数据帧中提取的值是空值还是零。因此，我尝试以下方法：

a = df.ix[[0], ['Column Title']].values  
if a != 0 or not math.isnan(float(a)):
    print "It is neither a zero nor null"

虽然它看起来确实有效，但有时会出现以下错误：

TypeError: don't know how to convert scalar number to float

---

我做错了什么？

从序列中提取单个值的代码将返回具有单个值的列表格式列表：

例如：[[1]]

所以试着改变你的代码

 a = df.ix[[0], ['Column Title']].values 

到

然后试试看

math.isnan(float(a))

---

这会有用的

从序列中提取单个值的代码将返回具有单个值的列表格式列表：

例如：[[1]]

所以试着改变你的代码

 a = df.ix[[0], ['Column Title']].values 

到

然后试试看

math.isnan(float(a))

---

这会有用的

请包含导致错误的

a

的值。这看起来像一个，请发布您想要完成的内容。我对pandas非常陌生，所以我可能在这里完全错了，但要提取非空值，您不能执行

df[df['Column Title']不是None]

？@CoryMadden空值在pandas

math中默认表示为
np.nan
。isnan（np.nan）==np.nan

请包含导致错误的

a

的值。这看起来像是一个，请发布您想要完成的内容。我对pandas来说非常陌生，所以我可能完全错了，但是要提取非空值，您不能执行

df[df['Column Title']不是None]

？@CoryMadden空值在pandas

math.isnan（np.nan）==np.nan

ix

中默认表示为

np.nan

。对基于索引的寻址使用

iloc

，否则使用

loc

。

ix

在0.20中不推荐使用。对基于索引的寻址使用

iloc

，否则使用

loc

。