Python如何获取pandas DataFrame中Name列为NA值对应的ID列值

直接使用pandas布尔索引即可一行完成需求，无需手动遍历循环：

# 直接获取Name列为空的行对应的ID列，返回Series格式
na_id_series = dfA.loc[dfA['Name'].isna(), 'ID']
# 如果需要转为Python列表格式，追加.tolist()即可
na_id_list = dfA.loc[dfA['Name'].isna(), 'ID'].tolist()

运行后na_id_list的结果为['120', '99']，和示例dfA中的空值行完全匹配。

代码说明 #

• dfA['Name'].isna()：生成和dfA行数一致的布尔序列，Name列取值为NaN的位置返回True，其余返回False
• loc索引器第一个参数传入行筛选条件，第二个参数指定要提取的列名，直接命中目标数据
• 该方法是pandas原生向量化操作，相比for循环遍历的写法代码更简洁，数据量较大时执行效率也会高很多。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者blackCAt