df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3, np.nan],
                   'B':[2, np.nan, 4, 6], 
                   'C':[3, 2, np.nan, 3],
                   'D':[np.nan, 1, np.nan, 2]})
display(df)

首先我們可以查看每列中是否有缺失值

df.isnull().any()

我們發(fā)現(xiàn)四個columns均有缺失值，比如我們想知道每列的缺失值的具體位置,以A為例

df.isnull().any()

可以看到返回了A的缺失值位置的索引，這樣在定位的時候使用loc函數(shù)就可以直接定位到缺失值方便查看了.

如果我們想生成一個字典來存儲全部的缺失值位置信息，可以用：

a = df.isnull().any()
a = a.loc[a==True]
columns = a.index.tolist()
mydict = {}#創(chuàng)建一個字典來存儲所有的位置
temp = []
for column in columns:
    temp = df.loc[df[column].isnull()].index.tolist()
    mydict[column] = temp
mydict

附：Pandas查找缺失值的位置，并返回缺失值行號以及列號

#!/usr/bin/evn python
# -*-coding:utf8 -*-
import pandas as pd
data = [[None, None, 90, 80],[57, 43, 89, 65],[78, 50, 67, 78],[None, 78, 90, 73],[67, 45, 78, 76],[77, 88, None, 45],[52, 110, 120, 99],[131, 13, 32, 12]]
index = ['語文', '英語', '數(shù)學', '政治', '物理', '化學', '生物', '地理']
column = ['張三', '李四', '王五', '周六']
data = pd.DataFrame(data,index=index,columns=column)
print(data)
print("=========================================================\n")
for columname in data.columns:
    if data[columname].count() != len(data):
         loc = data[columname][data[columname].isnull().values==True].index.tolist()
         print('列名："{}", 第{}行位置有缺失值'.format(columname,loc))

執(zhí)行結(jié)果

F:\Opensources\python\python.exe D:/pythonStudy/EXCELDB/LagelangriCZ_test.py
張三李四王五周六
語文 NaN NaN 90.0 80
英語 57.0 43.0 89.0 65
數(shù)學 78.0 50.0 67.0 78
政治 NaN 78.0 90.0 73
物理 67.0 45.0 78.0 76
化學 77.0 88.0 NaN 45
生物 52.0 110.0 120.0 99
地理 131.0 13.0 32.0 12
=========================================================
列名："張三", 第['語文', '政治']行位置有缺失值
列名："李四", 第['語文']行位置有缺失值
列名："王五", 第['化學']行位置有缺失值

Process finished with exit code 0