Поиск недостающего значения в кадре данных на основе столбца

Question

Есть ли решение для определения пропущенных значений на основе столбца

, например:

Field_name                Field_Type     Field_Id
Message type identifier       M              0
Nan                           M              1
Bitmap secondary              C              1
Nan                           C              2
Processing code               M              3
Nan                           M              4
Amount-Settlement             C              5

Итак, здесь я хочу узнать пропущенные значения в столбце Field_name и Field_Type = 'M', Игнорирование пропущенных значений в Field_Type = 'C'

Ожидаемый результат:

Field_name   Field_Type  Field_Id
Nan                M    1
Nan                M    4

Редактировать: Можем ли мы сделать это для списка фреймов данных?

data_list = [df1,df2,df3]


output : result [[missngvalues in df1],[missngvalues in df2],[missngvalues in df3]]

Answer 1

Если nan пропущены значения маски цепи Series.isna и Series.eq для == на & для ботанического AND:

df[df.Field_name.isna() & df.Field_Type.eq('M')]

Если nan - строки, сравните оба по Series.eq:

df[df.Field_name.eq('Nan') & df.Field_Type.eq('M')]

---

print (df)

  Field_name Field_Type  Field_Id
1        Nan          M         1
5        Nan          M         4

РЕДАКТИРОВАТЬ:

При работе со списком из DataFrame с:

data_list = [df1,df2,df3]
result = [df[df.Field_name.isna() & df.Field_Type.eq('M')] for df in data_list]