如何存储通过pd.dropna删除的行的行号（df.dropna（axis = 0））

Question

示例数据帧如下

     c1    c2
0    1      2
1    nan    4
2    1      nan
3    4       1
4    nan    nan

在使用df.dropna（axis = 0）函数删除之后，我希望得到一个删除行的索引列表，如下所示。

 [1,2,4]

Answer 1

您可以使用：

df.index[df.isnull().any(1)].tolist()

输出：

[1, 2, 4]

然后，

df = df.dropna(axis=0)

细节：

1. df.isnull（）返回值为True False的数据帧
2. 接下来使用轴= 1的any方法，因此它在一行中查找任何True，这将返回一个系列，其中index作为数据帧的索引，而True作为True值的任何行。
3. 最后，使用booleaning index来过滤掉系列中的值不为True的那些索引。

Answer 2

你可以使用difference

df.index.difference(df.dropna().index).tolist()
Out[420]: [1, 2, 4]

要么

df.index[df.isnull().any(1)].tolist()
Out[424]: [1, 2, 4]

Answer 3

你可以使用np.where。它将返回值为NaN的行和列。

np.where(df.isna())
(array([1, 2, 4, 4]), array([0, 1, 0, 1]))

选择元组的第一项，将其转换为集合，然后返回列表：

list(set(np.where(df.isna())[0]))
[1, 2, 4]