本文简要介绍
pyspark.pandas.isna
的用法。用法:
pyspark.pandas.isna(obj)
检测类似数组的对象的缺失值。
此函数采用标量或类似数组的对象,并指示是否缺少值(数值数组中的
NaN
,对象数组中的None
或NaN
)。- obj:标量或类数组
检查空值或缺失值的对象。
- bool 或类似 bool 的数组
对于标量输入,返回标量布尔值。对于数组输入,返回一个布尔数组,指示是否缺少每个相应的元素。
参数:
返回:
例子:
标量参数(包括字符串)产生标量布尔值。
>>> ps.isna('dog') False
>>> ps.isna(np.nan) True
ndarrays 产生一个布尔值的 ndarray。
>>> array = np.array([[1, np.nan, 3], [4, 5, np.nan]]) >>> array array([[ 1., nan, 3.], [ 4., 5., nan]]) >>> ps.isna(array) array([[False, True, False], [False, False, True]])
对于 Series 和 DataFrame,返回相同的类型,包含布尔值。
>>> df = ps.DataFrame({'a': ['ant', 'bee', 'cat'], 'b': ['dog', None, 'fly']}) >>> df a b 0 ant dog 1 bee None 2 cat fly
>>> ps.isna(df) a b 0 False False 1 False True 2 False False
>>> ps.isnull(df.b) 0 False 1 True 2 False Name: b, dtype: bool
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注:本文由纯净天空筛选整理自spark.apache.org大神的英文原创作品 pyspark.pandas.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。