在pandas数据框中使用NaN查找行的整数索引

Question

我有一个这样的熊猫DataFrame：

                    a         b
2011-01-01 00:00:00 1.883381  -0.416629
2011-01-01 01:00:00 0.149948  -1.782170
2011-01-01 02:00:00 -0.407604 0.314168
2011-01-01 03:00:00 1.452354  NaN
2011-01-01 04:00:00 -1.224869 -0.947457
2011-01-01 05:00:00 0.498326  0.070416
2011-01-01 06:00:00 0.401665  NaN
2011-01-01 07:00:00 -0.019766 0.533641
2011-01-01 08:00:00 -1.101303 -1.408561
2011-01-01 09:00:00 1.671795  -0.764629

有没有一种有效的方法来查找具有NaN的行的“整数”索引？在这种情况下，所需的输出应为[3, 6]。

Answer 1

对于DataFrame df：

import numpy as np
index = df['b'].index[df['b'].apply(np.isnan)]

将带给您MultiIndex可以用来索引回的df，例如：

df['a'].ix[index[0]]
>>> 1.452354

对于整数索引：

df_index = df.index.values.tolist()
[df_index.index(i) for i in index]
>>> [3, 6]