如何获取DataFrame中balance列含NaN值的行索引？

针对你的需求，直接给几种高效的解决方法：

方法1：一步到位筛选并提取索引 #

直接对balance列做NaN判断，筛选出对应行后提取索引：

# 筛选balance列值为NaN的行，再获取索引
nan_indices = df[df['balance'].isnull()].index
print(nan_indices)

输出结果：Index(['user1', 'user2'], dtype='object')

方法2：基于你已有的代码优化 #

你已经得到了标记NaN的布尔Seriesdf3，直接筛选出值为True的项即可拿到索引：

df1 = df.isnull()
df3 = df1['balance']
# 提取df3中值为True的索引
nan_indices = df3[df3].index
print(nan_indices)

补充：为什么不能用== NaN？ #

NaN的特性是不等于任何值，包括它自己，所以df['balance'] == np.nan会返回全False的Series，永远得不到正确结果，必须用pandas提供的isnull()或isna()方法来判断NaN。

另外你从Stack Overflow找到的df = (df > 0).reindex(list(range(5)))和你的需求不匹配，所以无效，无需使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者badcasemoore