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我试图通过在列或行中选择它们来选择熊猫数据框中的 nan 值并将它们提取并保存在 csv 文件中，但我遇到了 TypeError unhashable type: 'set' 我想知道如何修复它以获得结果。

从以下脚本中可以看出，我isnull()在将 inf 值转换为 nan 进行计数后使用函数选择了它们，但在 enc 中，'C'由于 TypeError unhashable type: 'set'. 以下是我的脚本：

import numpy as np
import pandas as pd

#extract the parameters and put them in lists based on id_set
df = pd.read_csv('D:\m22.TXT', header=None)
id_set = df[df.index % 4 == 0].astype('int').values
a = df[df.index % 4 == 1].values
b = df[df.index % 4 == 2].values
c = df[df.index % 4 == 3].values
data = {'A': a[:,0], 'B': b[:,0], 'C': c[:,0] }
main_data = pd.DataFrame(data, columns=['A','B','C'], index = id_set[:,0])
#Mark nan and inf by isnu() function
nan = np.array(main_data.isnull())
inf = np.array(main_data.isnull())
#Make sure to change inf values into nan
main_data = main_data.replace([np.inf, -np.inf], np.nan)
c = main_data.isnull().sum()
print(c)
percent_missing = main_data.isnull().sum() * 100 / len(main_data)
print(percent_missing)
#calculate nan values in percentage in desired column
m = len(main_data) - main_data['A'].count()
print(m)
#Monitor the data
print(main_data)
print (main_data.isnull())
print (main_data.isnull().any(axis=1))
#Select columns has nan(s)
print(main_data[main_data['C'].isnull()])
#Select rows has nan(s) based on id_set
nan_data = main_data[main_data.isnull().any(axis = {'C'})]
print (nan_data)
#write selected part in csv file by id_set
nan_data.to_csv('nan_data.csv', header=None, index=None)

我的数据框如下所示：

             A          B            C
0       -56.343656        nan  -418.540483
10      -87.577880 -16.061497          inf
20             nan -15.337254          inf
30      -83.724143 -18.061570  -531.053979
40      -67.462841        nan  -431.924830
50      -63.377158 -28.260790          inf
60             nan -22.996095          nan
70      -38.386860 -35.921773  -534.576631

以下所需的输出'C'：

              'C'
10          inf/nan
20          inf/nan
50          inf/nan
60            nan

下面是我的数据集示例：数据集示例 DL 链接

注意：id_set值不完全写入，例如。000显示为0 希望有人有一个很好的提示来修复它。

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1 回答 1

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不确定这是否正是您的目标，但如果您想输出至少有一个条目是 nan 或 inf 的所有行，您可以试试这个：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(50*np.random.randn(8, 3), columns=['A', 'B', 'C'], index=np.arange(0, 80, 10).astype(int))
df.loc[0, 'A'] = np.nan
df.loc[10, 'C'] = np.inf
df.loc[20, 'B'] = np.nan
df.loc[20, 'C'] = np.inf
df.loc[50, 'C'] = np.inf
df.loc[60, 'C'] = np.nan

df[np.isinf(df)] = np.nan    # convert inf to nan

df_nan = df[df.isnull().any(axis=1)]   # extract sub data frame

df_nan.to_csv('nan_data.csv', header=None, index=None)   # export

输入数据帧（将 inf 转换为 nan 后）如下所示：

输入，一旦 inf 转换为 nan

输出如下所示：

在此处输入图像描述

要在 csv 文件中输出索引标签和“NaN”，您可以使用：

df_nan.to_csv('nan_data.csv', na_rep='NaN')

这将输出：

在此处输入图像描述

如果您只想要列“C”，您可以使用：

df_nan['C'].to_csv('nan_dataC.csv', na_rep='NaN')

如果您想使用前导零，可以执行以下操作：

new_index = [str(x).zfill(3) for x in df_nan.index]
df_nan.index = new_index
于 2019-01-11T16:18:46.387 回答