Python cudf.DataFrame.isna用法及代码示例

用法: DataFrame.isna()

识别缺失值。

返回一个布尔值相同大小的对象，指示值是否为 <NA> 。 <NA> 值映射到 True 值。其他所有内容都映射到 False 值。 <NA> 值包括：

设置空掩码的值。
NaN in float dtype。
NaT 在 datetime64 和 timedelta64 类型中。

在浮点数的情况下，空字符串 '' 或 inf 等字符不被视为 <NA> 值。

DataFrame /系列/索引: 对象中每个元素的布尔值掩码，指示元素是否为 NA 值。

例子：

显示 DataFrame 中的哪些条目是 NA。

>>> import cudf
>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> df = cudf.DataFrame({'age': [5, 6, np.NaN],
...                    'born': [pd.NaT, pd.Timestamp('1939-05-27'),
...                             pd.Timestamp('1940-04-25')],
...                    'name': ['Alfred', 'Batman', ''],
...                    'toy': [None, 'Batmobile', 'Joker']})
>>> df
    age                        born    name        toy
0     5                        <NA>  Alfred       <NA>
1     6  1939-05-27 00:00:00.000000  Batman  Batmobile
2  <NA>  1940-04-25 00:00:00.000000              Joker
>>> df.isnull()
     age   born   name    toy
0  False   True  False   True
1  False  False  False  False
2   True  False  False  False

显示系列中的哪些条目是 NA。

>>> ser = cudf.Series([5, 6, np.NaN, np.inf, -np.inf])
>>> ser
0     5.0
1     6.0
2    <NA>
3     Inf
4    -Inf
dtype: float64
>>> ser.isnull()
0    False
1    False
2     True
3    False
4    False
dtype: bool

显示索引中的哪些条目是 NA。

>>> idx = cudf.Index([1, 2, None, np.NaN, 0.32, np.inf])
>>> idx
Float64Index([1.0, 2.0, <NA>, <NA>, 0.32, Inf], dtype='float64')
>>> idx.isnull()
GenericIndex([False, False, True, True, False, False], dtype='bool')

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cudf.DataFrame.isna。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。

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