Python Pandas ¿Cómo seleccionar filas con uno o más nulos de un DataFrame sin listar columnas de forma explícita?

Tengo un dataframe con ~ 300K filas y ~ 40 columnas. Quiero saber si alguna fila contiene valores nulos, y poner estas filas ‘nulas’ en un dataframe separado para que pueda explorarlas fácilmente.

Puedo crear una máscara explícitamente:

mask=False for col in df.columns: mask = mask | df[col].isnull() dfnulls = df[mask] 

O puedo hacer algo como:

 df.ix[df.index[(df.T == np.nan).sum() > 1]] 

¿Hay una forma más elegante de hacerlo (ubicando filas con nulos en ellas)?

[Actualizado para adaptarse a los pandas modernos, que tiene como método de DataFrame s ..]

Puede usar isnull y any para crear una serie booleana y usarla para indexar en su marco:

 >>> df = pd.DataFrame([range(3), [0, np.NaN, 0], [0, 0, np.NaN], range(3), range(3)]) >>> df.isnull() 0 1 2 0 False False False 1 False True False 2 False False True 3 False False False 4 False False False >>> df.isnull().any(axis=1) 0 False 1 True 2 True 3 False 4 False dtype: bool >>> df[df.isnull().any(axis=1)] 0 1 2 1 0 NaN 0 2 0 0 NaN 

[Para pandas mayores:]

Podría usar la función isnull lugar del método:

 In [56]: df = pd.DataFrame([range(3), [0, np.NaN, 0], [0, 0, np.NaN], range(3), range(3)]) In [57]: df Out[57]: 0 1 2 0 0 1 2 1 0 NaN 0 2 0 0 NaN 3 0 1 2 4 0 1 2 In [58]: pd.isnull(df) Out[58]: 0 1 2 0 False False False 1 False True False 2 False False True 3 False False False 4 False False False In [59]: pd.isnull(df).any(axis=1) Out[59]: 0 False 1 True 2 True 3 False 4 False 

Lo que lleva a la forma más compacta:

 In [60]: df[pd.isnull(df).any(axis=1)] Out[60]: 0 1 2 1 0 NaN 0 2 0 0 NaN 
 nans = lambda df: df[df.isnull().any(axis=1)] 

entonces cuando lo necesites puedes escribir:

 nans(your_dataframe)