如果一个值是NaN，则熊猫用NaN替换一行中的所有值

Question

我有以下数据框

                             X                Y
   DateTime                
2019-07-22 00:00:00         0.5               0.6
2019-07-22 00:01:00         NaN               0.8
2019-07-22 00:02:00         0.7               NaN
2019-07-22 00:03:00         0.4               0.3

如果行中的一个值为NaN，我想用NaN替换行中的所有项目，并保持索引为：

                             X                Y
   DateTime                
2019-07-22 00:00:00         0.5               0.6
2019-07-22 00:01:00         NaN               NaN
2019-07-22 00:02:00         NaN               NaN
2019-07-22 00:03:00         0.4               0.3

我该怎么做？

Answer 1

将DataFrame.mask与布尔掩码一起使用：

df1 = df.mask(df.isna().any(axis=1))
print (df1)
                       X    Y
DateTime                     
2019-07-22 00:00:00  0.5  0.6
2019-07-22 00:01:00  NaN  NaN
2019-07-22 00:02:00  NaN  NaN
2019-07-22 00:03:00  0.4  0.3

详细信息：

通过DataFrame.isna测试缺失值：

print (df.isna())
                         X      Y
DateTime                         
2019-07-22 00:00:00  False  False
2019-07-22 00:01:00   True  False
2019-07-22 00:02:00  False   True
2019-07-22 00:03:00  False  False

然后通过DataFrame.any测试每行是否至少有True：

print (df.isna().any(axis=1))
DateTime
2019-07-22 00:00:00    False
2019-07-22 00:01:00     True
2019-07-22 00:02:00     True
2019-07-22 00:03:00    False
dtype: bool