我只想检查Pandas系列中的单个单元格是否为null,即检查值是否为NaN
。
所有其他答案适用于序列和数组,但不适用于单个值。
我已经试过pandas.notnull
,pandas.isnull
,numpy.isnan
。是否只有一个单一值的解决方案?
尝试这个:
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import *
>>> L = [4, nan ,6]
>>> df = Series(L)
>>> df
0 4
1 NaN
2 6
>>> if(pd.isnull(df[1])):
print "Found"
Found
>>> if(np.isnan(df[1])):
print "Found"
Found
我正在使用Java Apache POI库。在这里,我想在下面的方法(getExcellContent)中检查给定的单元格是否为空。我如何检查? 如果传递的单元格为空,则我收到致命错误,如果我使用的是getCellType()(“int getType = sheet1.getRow(row).getCell(col).getCellType();”)。我想在使用getCellType之前检查给定
我正在使用Poi.jar从excel表输入,想知道如何检查单元格是否为空。 现在我使用下面的代码。
我有一张excel表。在该表中,如果单元格1不为空,我必须检查单元格2,3,4和5中至少有两个单元格不应为空。如何通过java POI API做到这一点?
问题内容: 可以说我有以下内容 : 看起来像: 第一选择 我知道一种检查特定值是否为的方法,如下所示: 第二种选择(不起作用) 我认为下面的选项using可以正常工作,但事实并非如此: 我也尝试了相同的结果: 但是,如果我使用或检查这些值,则会得到: 那么, 为什么第二种选择不起作用? 是否可以使用或检查值? 问题答案: 尝试这个: 更新: 在较新的Pandas版本中,使用pd.isna():
问题内容: 在Python Pandas中,检查DataFrame是否具有一个(或多个)NaN值的最佳方法是什么? 我知道函数,但是这会为每个元素返回一个布尔值的DataFrame。此处的帖子也无法完全回答我的问题。 问题答案: jwilner的反应是现场的。我一直在探索是否有更快的选择,因为根据我的经验,求平面数组的总和(奇怪)比计数快。这段代码似乎更快: 速度稍慢,但当然还有其他信息-的数量。
我是的新手,需要检查元素是否可以在中单击,因为在和上都传递。 我尝试使用以下代码,但不起作用: