Python 如何选择列出列具有 NaN 条目的所有 DataFrame 行

Question

我有一个包含 2 列的 DataFrame（20k 行），如果第一列（纬度）行条目为 NaN，我想更新。我想使用下面的代码，因为它可能是一种快速的方法，但我不确定如何更新此行

msk = [isinstance(row, float) for row in df['latitude'].tolist()]

以获取仅 NaN 的行。我正在检查的纬度列是浮动的，因此这行代码返回所有行。

def boolean_mask_loop(df):

    msk = [isinstance(row, float) for row in df['latitude'].tolist()]

    out = []
    for target in df.loc[msk, 'address'].tolist():
        dict_temp = geocoding(target)
        out.append([dict_temp['lat'], dict_temp['long']])

    df.loc[msk, ['latitude', 'longitude']] = out
    
    return df

id	地址	纬度	经度
1	地址1	NaN	NaN
2	地址2	NaN	NaN
3	地址3	40.7526	-74.0016

Answer 1

我将这行代码

 msk = [isinstance(row, float) for row in df['latitude'].tolist()]

修改为

msk = df['latitude'].isnull().tolist()

，它本质上标识了我想要更新的纬度列中具有 NaN 值的那些行。感谢@Anerdw 的建议。