Необходим дополнительный метод транспонирования

Question

При поиске ответа о том, как проверить значения NaN, я обнаружил этот пост переполнения стека.

Как проверить, есть ли какое-либо значение NaN в кадре данных Pandas

Я использовал ответ по конфоркам. Но я получаю точно такие же результаты с последним методом транспонирования или без него.

nan_rows = df[df.isnull().T.any().T]

nan_rows = df[df.isnull().T.any()]

Точно одинаковые строки возвращают оба оператора. Есть ли какая-то конкретная причина, по которой в упомянутом ответе есть дополнительный Т?

Answer 1

Я не думаю, что нам нужно добавлять T в конце, так как df.isnull().T.any() выдает pd.Series

df.isnull().T.any()
Out[33]: 
0    False
1     True
2     True
dtype: bool
df.isnull().T.any().T
Out[34]: 
0    False
1     True
2     True
dtype: bool

И почему бы и нет

df.isnull().any(axis = 1)
Out[37]: 
0    False
1     True
2     True
dtype: bool