如何将包含至少一个NaN值的行添加至新的pandas DataFrame

嘿，这个需求其实用Pandas的内置方法就能轻松实现，我给你一步步说明：

步骤1：创建原DataFrame #

首先我们先还原你的示例数据（如果已经有现成的DataFrame可以跳过这一步）：

import pandas as pd
import numpy as np

# 构造原DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Code': ['AA', 'BB', 'CC'],
    'Sales': [1000, np.nan, 3020],
    'Id': [23, 43, np.nan]
})

步骤2：筛选含至少一个NaN的行 #

核心逻辑就是利用isna()和any()方法组合筛选：

# 提取包含至少一个NaN的行到新DataFrame
nan_rows_df = df[df.isna().any(axis=1)]

代码解释： #

• df.isna()：生成一个布尔型DataFrame，每个元素为True表示对应位置是NaN，否则为False。
• .any(axis=1)：沿着行方向（axis=1）检查每行是否存在至少一个True，返回一个布尔Series，索引和原DataFrame一致。
• 用这个布尔Series对原DataFrame做索引，就能精准提取出所有包含NaN的行，存入新的DataFramenan_rows_df中。

验证结果 #

打印nan_rows_df就能得到你预期的结果：

Code   Sales    Id
1   BB     NaN  43.0
2   CC  3020.0   NaN

内容的提问来源于stack exchange，提问作者astroboy