Python pandas.Index.isnull用法及代码示例

用法: Index.isnull()

检测缺失值。

返回一个布尔值相同大小的对象，指示值是否为 NA。 NA 值，例如 None 、 numpy.NaN 或 pd.NaT ，被映射到 True 值。其他所有内容都映射到 False 值。空字符串 ‘’ 或 numpy.inf 等字符不被视为 NA 值(除非您设置 pandas.options.mode.use_inf_as_na = True )。

numpy.ndarray[bool]: 我的值是否为 NA 的布尔数组。

例子：

显示 pandas.Index 中的哪些条目是 NA。结果是一个数组。

>>> idx = pd.Index([5.2, 6.0, np.NaN])
>>> idx
Float64Index([5.2, 6.0, nan], dtype='float64')
>>> idx.isna()
array([False, False,  True])

空字符串不被视为 NA 值。无被视为 NA 值。

>>> idx = pd.Index(['black', '', 'red', None])
>>> idx
Index(['black', '', 'red', None], dtype='object')
>>> idx.isna()
array([False, False, False,  True])

对于日期时间，NaT(不是时间)被视为 NA 值。

>>> idx = pd.DatetimeIndex([pd.Timestamp('1940-04-25'),
...                         pd.Timestamp(''), None, pd.NaT])
>>> idx
DatetimeIndex(['1940-04-25', 'NaT', 'NaT', 'NaT'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)
>>> idx.isna()
array([False,  True,  True,  True])

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.Index.isnull。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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