另一种方法是提取NaN行：
In [11]: df_null = df.isnull().unstack()In [12]: t = df_null[df_null]In [13]: tOut[13]:A 3 TrueB 3 TrueC 1 TrueD 0 True 1 Truedtype: bool
这可以帮助您解决大部分问题，可能就足够了。
尽管使用该系列可能更容易：
In [14]: s = pd.Series(t2.index.get_level_values(1), t2.index.get_level_values(0))In [15]: sOut[15]:0 D1 C1 D3 A3 Bdtype: object
例如，如果您想要列表（尽管我认为您不需要它们）
In [16]: s.groupby(level=0).apply(list)Out[16]:0 [D]1 [C, D]3 [A, B]dtype: object
