Python Pandas dataframe.isna()用法及代碼示例

Python是進行數據分析的一種出色語言，主要是因為以數據為中心的python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析數據更加容易。

Pandas dataframe.isna()函數用於檢測缺失值。它返回一個布爾值相同大小的對象，指示值是否為NA。 NA值(例如None或numpy.NaN)被映射為True值。其他所有內容都映射為False值。空字符串”或numpy.inf之類的字符不視為NA值(除非您設置pandas.options.mode.use_inf_as_na = True)。

用法： DataFrame.isna()

有關示例中使用的CSV文件的鏈接，請單擊此處

範例1：采用isna()函數以檢測 DataFrame 中的缺失值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the dataframe  
df = pd.read_csv("nba.csv") 
  
# Print the dataframe 
df

讓我們使用isna()檢測缺失值的函數。

# detect the missing values 
df.isna()

輸出：

在輸出中，與缺失值相對應的單元格包含true值，否則為false。

範例2：采用isna()檢測 Pandas 係列對象中缺失值的函數

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the series  
sr = pd.Series([12, 5, None, 5, None, 11]) 
  
# Print the series 
sr

讓我們檢測該係列中所有缺失的值。

# to detect the missing values 
sr.isna()

輸出：