在大熊猫多指数中寻找NaN值

为了 MultiIndex 没有实现很多功能,可以检查 this .

你需要转换 多指标 到 DataFrame 通过 MultiIndex.to_frame 第一:

#W-B sample
idx=pd.MultiIndex.from_tuples([(np.nan,1),(1,1),(1,2)])

print (idx.to_frame())
         0  1
NaN 1  NaN  1
1   1  1.0  1
    2  1.0  2

print (idx.to_frame().isnull())
           0      1
NaN 1   True  False
1   1  False  False
    2  False  False

或使用 数据文件 构造函数:

print (pd.DataFrame(list(idx.tolist())))
     0  1
0  NaN  1
1  1.0  1
2  1.0  2

因为:

print (pd.isnull(idx))

NotImplementedError:没有为多索引定义ISNA

编辑:

至少检查一次 True 每行使用 any 具有 boolean indexing :

df = idx.to_frame()
print (df[df.isna().any(axis=1)])
        0  1
NaN 1 NaN  1

也可以过滤 多指标 ,但必须添加 MultiIndex.remove_unused_levels :

print (idx[idx.to_frame().isna().any(axis=1)].remove_unused_levels())
MultiIndex(levels=[[], [1]],
           labels=[[-1], [0]])

我们可以使用 reset_index 然后 isna

idx=pd.MultiIndex.from_tuples([(np.nan,1),(1,1),(1,2)])
df=pd.DataFrame([1,2,3],index=idx)
df.reset_index().filter(like='level_').isna()
Out[304]: 
   level_0  level_1
0     True    False
1    False    False
2    False    False