计算Pandas Datafram中连续数目的空值

Question

假设我有一个带有一些空值的数据帧。对于每一行，我如何获得空值所属列的计数。例如，在下面显示的dataframe的第2行中，如何将其打印/返回列“A”和“B”，其中有null？在

为了更好地了解情况，我有一个表，上面有Billboard单曲，以及他们每周收到的分数（总共76周，76列），所有这些都是数据帧列。有些星期有空值，因为特定的歌曲表现不够好，我想找到那些列在哪里df.isnull（）是真的，在那首歌的行列里。在

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,size=(10, 4)), columns=list('ABCD'))
df.ix[4, 'C'] = np.nan
df.ix[4, 'B'] = np.nan
df.ix[2, 'B'] = np.nan
df.ix[2, 'A'] = np.nan
df.ix[6,'D'] = np.nan
df.ix[6,'C'] = np.nan
df

Answer 1

您可以使用apply()方法遍历行，并使用isnull()方法创建一个逻辑序列，将索引（本例中的列名）子集化。这将返回列名列表，其中每行的值为空：

import pandas as pd
df.apply(lambda row: row.index[row.isnull()].tolist(), axis = 1)

#0        []
#1        []
#2    [A, B]
#3        []
#4    [B, C]
#5        []
#6    [C, D]
#7        []
#8        []
#9        []
#dtype: object