[Dúvida] Identificar a posição de NaN na NumPy | NumPy: análise numérica eficiente com Python

Olá, Cassiano! Como vai?

Vou te mostrar como fazer isso na prática, preparado?!

Pra isso, vou simular um DataFrame com 50 registros que possuirá alguns valores NaN inseridos de maneira aleatória.

import pandas as pd
import numpy as np

# Gerando 50 nomes com alguns NaNs
nomes = ['Ana', 'Bruno', 'Carlos', 'Daniela', 'Eduardo', 'Fernanda', 'Gustavo', 'Helena', 'Igor', 'Juliana']
nomes_50 = [np.random.choice(nomes) if np.random.rand() > 0.1 else None for _ in range(50)]

# Gerando 50 idades com alguns NaNs
idades_50 = [np.random.randint(18, 60) if np.random.rand() > 0.1 else None for _ in range(50)]

# Criando DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'nome': nomes_50,
    'idade': idades_50
})

Logo em seguida, executamos o seguinte código:

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

O método .isna() retorna True onde há valor NaN, e False onde há valor válido.
E o método .any(axis=1) retorna True para a linha inteira se qualquer coluna tiver NaN.
Logo usamos df[df.isna().any(axis=1)] como filtro booleano para selecionar apenas as linhas com pelo menos um NaN.

Exemplo de resultado:

index	nome	idade
3	Bruno	NaN
7		43.0
9	Gustavo	NaN
11		51.0
12		NaN
14	Carlos	NaN
21		59.0
23		33.0
31		58.0
32		53.0
35	Fernanda	NaN
37		NaN
42		35.0
49		32.0

Logo é possível observar apenas as posições com pelo menos um elemento ausente.

Mas não acaba por aí, Cassiano! Podemos usar o atributo .index para retornar somente os índices desse DataFrame df_nan. Assim:

df_nan.index

Exemplo de resultado:

Index([3, 7, 9, 11, 12, 14, 21, 23, 31, 32, 35, 37, 42, 49], dtype='int64')

Espero ter ajudado e fico à disposição se precisar.

Abraço e bons estudos!

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