パンダ：いくつかの特定の列のNull/None/NaN値を持つ行のフィルタ

Question

複数の列に"NULL"という文字列がたくさんあるcsvファイルがあります。

私はどののいくつかの具体的なの列に"NULL"値を持っている（でフィルタリングする）行を選択したいと思います。

例： - 値場合ではなく、ここで

["Firstname"] ["Lastname"] ["Profession"] 
"Jeff"   "Goldblum"  "NULL" 
"NULL"   "Coltrane"  "Musician" 
"Richard"  "NULL"   "Physicist" 

、私は列"Firstname"または"Lastname"に値"NULL"を持ってdfの行を（選択）でフィルタリングしたいと思います"Profession"で"NULL"です。

これは、1列に文字列（いない None）でフィルタリングするために管理し

：上記の

df = df.where((pd.notnull(df)), None) 
df.columns = df.columns.str.lower() 

：私はしかし経由Noneに"NULL"文字列を変換しようと試みてきた

df = df[df["Firstname"].str.contains("NULL", case=False)] 

str.containsフィルタリングすると、おそらくに変換する前に"NULL"文字列をフィルタリングする方が簡単でしょうか？

Answer 1

に"NULL"のすべての発生を置き換えるために、私はあなたがNaNへの最初のreplaceNULL文字列が必要だと思います。その後isnullによって選択された列内のすべてのNaNの値をチェックし、ここですべての行を選択anyTrueboolean indexingによって：

df = df.replace("NULL", np.nan) 

print (df[['Firstname','Lastname']].isnull()) 
    Firstname Lastname 
0  False False 
1  True False 
2  False  True 

print (df[df[['Firstname','Lastname']].isnull().any(1)]) 
    Firstname Lastname Profession 
1  NaN Coltrane Musician 
2 Richard  NaN Physicist 

Answer 2

あなたが試すことができます：

df.replace(to_replace="NULL", value = None) 

がNone