python - 根据一列找出数据框中的缺失值

是否有解决方案，以根据列找出丢失的值

例如 :

Field_name                Field_Type     Field_Id
Message type identifier       M              0
Nan                           M              1
Bitmap secondary              C              1
Nan                           C              2
Processing code               M              3
Nan                           M              4
Amount-Settlement             C              5

所以在这里我想知道Field_name和Field_Type = 'M'列中的缺失值，忽略Field_Type = 'C'中的缺失值

预期产量:

Field_name   Field_Type  Field_Id
Nan                M    1
Nan                M    4

编辑 :
我们可以针对数据帧列表执行此操作吗？

data_list = [df1,df2,df3]


output : result [[missngvalues in df1],[missngvalues in df2],[missngvalues in df3]]

最佳答案

如果nan缺少值，则通过bottwise Series.isna的Series.eq链接==的掩码 & 和 AND :

df[df.Field_name.isna() & df.Field_Type.eq('M')]

如果nan是字符串，则通过 Series.eq 进行比较:

df[df.Field_name.eq('Nan') & df.Field_Type.eq('M')]

print (df)

  Field_name Field_Type  Field_Id
1        Nan          M         1
5        Nan          M         4

编辑:

如果使用DataFrame列表:

data_list = [df1,df2,df3]
result = [df[df.Field_name.isna() & df.Field_Type.eq('M')] for df in data_list]

关于python - 根据一列找出数据框中的缺失值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/61169996/