Python 获取表中NaN值的所有行和列位置

如何获取熊猫中存在NAN值的所有位置。比如说,

sample = pd.DataFrame(np.zeros(shape=[5,5]))
sample.iloc[0,0] = np.nan
sample.iloc[2,3] = np.nan
sample.iloc[4,3] = np.nan

是一个数据帧，其中（0,0）、（2,3）和（4,3）等位置具有nan值。因此，我想要一个这样的元组列表

[(0,0),(2,3),(4,3)]

我能得到这个吗

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在这种情况下，由于列和索引值是行号和列号，您可以首先使用

isnull

将每个条目转换为布尔值，然后使用lambda函数筛选括号中的真值，然后将所选索引转换为列表

sample.isnull().stack()[lambda x: x].index.tolist()
[(0, 0), (2, 3), (4, 3)]

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在这种情况下，由于列和索引值是行号和列号，因此可以首先使用

isnull

将每个条目转换为布尔值，然后使用lambda函数筛选括号中的真值，然后将所选索引转换为列表

sample.isnull().stack()[lambda x: x].index.tolist()
[(0, 0), (2, 3), (4, 3)]

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