Mostrar filas con uno o más valores de NaN en el dataframe de pandas

Tengo un dataframe en el que algunas filas contienen valores perdidos.

In [31]: df.head() Out[31]: alpha1 alpha2 gamma1 gamma2 chi2min filename M66_MI_NSRh35d32kpoints.dat 0.8016 0.9283 1.000000 0.074804 3.985599e+01 F71_sMI_DMRI51d.dat 0.0000 0.0000 NaN 0.000000 1.000000e+25 F62_sMI_St22d7.dat 1.7210 3.8330 0.237480 0.150000 1.091832e+01 F41_Car_HOC498d.dat 1.1670 2.8090 0.364190 0.300000 7.966335e+00 F78_MI_547d.dat 1.8970 5.4590 0.095319 0.100000 2.593468e+01 

Quiero mostrar en esas filas en la pantalla. Si bash df.isnull() , proporciona un largo dataframe con True y False . ¿Hay alguna forma por la que pueda seleccionar estas filas e imprimirlas en la pantalla?

Puede usar DataFrame.any con el parámetro axis=1 para verificar al menos un True en la fila por DataFrame.isna con boolean indexing :

 df1 = df[df.isna().any(axis=1)] 

 d = {'filename': ['M66_MI_NSRh35d32kpoints.dat', 'F71_sMI_DMRI51d.dat', 'F62_sMI_St22d7.dat', 'F41_Car_HOC498d.dat', 'F78_MI_547d.dat'], 'alpha1': [0.8016, 0.0, 1.721, 1.167, 1.897], 'alpha2': [0.9283, 0.0, 3.833, 2.809, 5.459], 'gamma1': [1.0, np.nan, 0.23748000000000002, 0.36419, 0.095319], 'gamma2': [0.074804, 0.0, 0.15, 0.3, np.nan], 'chi2min': [39.855990000000006, 1e+25, 10.91832, 7.966335000000001, 25.93468]} df = pd.DataFrame(d).set_index('filename') 

 print (df) alpha1 alpha2 gamma1 gamma2 chi2min filename M66_MI_NSRh35d32kpoints.dat 0.8016 0.9283 1.000000 0.074804 3.985599e+01 F71_sMI_DMRI51d.dat 0.0000 0.0000 NaN 0.000000 1.000000e+25 F62_sMI_St22d7.dat 1.7210 3.8330 0.237480 0.150000 1.091832e+01 F41_Car_HOC498d.dat 1.1670 2.8090 0.364190 0.300000 7.966335e+00 F78_MI_547d.dat 1.8970 5.4590 0.095319 NaN 2.593468e+01 

Explicación :

 print (df.isna()) alpha1 alpha2 gamma1 gamma2 chi2min filename M66_MI_NSRh35d32kpoints.dat False False False False False F71_sMI_DMRI51d.dat False False True False False F62_sMI_St22d7.dat False False False False False F41_Car_HOC498d.dat False False False False False F78_MI_547d.dat False False False True False print (df.isna().any(axis=1)) filename M66_MI_NSRh35d32kpoints.dat False F71_sMI_DMRI51d.dat True F62_sMI_St22d7.dat False F41_Car_HOC498d.dat False F78_MI_547d.dat True dtype: bool df1 = df[df.isna().any(axis=1)] print (df1) alpha1 alpha2 gamma1 gamma2 chi2min filename F71_sMI_DMRI51d.dat 0.000 0.000 NaN 0.0 1.000000e+25 F78_MI_547d.dat 1.897 5.459 0.095319 NaN 2.593468e+01