识别熊猫数据帧中的前导NA和尾随NA >>

Question

是否有一种方法可以识别pandas.DataFrame中的前导NA和尾随NA。>

目前，我正在执行以下操作，但似乎并不简单：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(dict(a=[0.1, 0.2, 0.2],
                       b=[None, 0.1, None],
                       c=[0.1, None, 0.1]) 
lead_na = (df.isnull() == False).cumsum() == 0
trail_na = (df.iloc[::-1].isnull() == False).cumsum().iloc[::-1] == 0
trail_lead_nas = top_na | trail_na
任何想法如何更有效地表达？

是否有一种方法可以识别pandas.DataFrame中的前导NA和尾随NA，但我现在似乎做的并不简单：以pd df = pd.DataFrame（dict（a = [0.1，0.2，0.2]，import pandas as pd df = pd.DataFrame（dict（a = [0.1，0.2，0.2]， ...

Answer 1

df.ffill().isna() | df.bfill().isna()

Out[769]:
       a      b      c
0  False   True  False
1  False  False  False
2  False   True  False