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 TimedeltaIndex.isnull()
函數從給定的TimedeltaIndex對象中檢測所有缺少的值。函數類似於TimedeltaIndex.isna()
。
用法: TimedeltaIndex.isnull()
參數:沒有
返回:值是否為NA的布爾數組
範例1:采用TimedeltaIndex.isnull()
函數從給定的TimedeltaIndex對象中檢測所有缺少的值。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Create the TimedeltaIndex object
tidx = pd.TimedeltaIndex(data =['06:05:01.000030', None, '22 day 2 min 3us 10ns',
'+23:59:59.999999', None, '+12:19:59.999999'])
# Print the TimedeltaIndex object
print(tidx)
輸出:
現在我們將使用TimedeltaIndex.isnull()
函數檢測tidx對象中所有缺少的值。
# detect all missing values
tidx.isnull()
輸出:
正如我們在輸出中看到的,TimedeltaIndex.isnull()
函數已返回包含以下內容的數組對象True
與缺失值相對應的值。
範例2:采用TimedeltaIndex.isnull()
函數從給定的TimedeltaIndex對象中檢測所有缺少的值。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Create the TimedeltaIndex object
tidx = pd.TimedeltaIndex(data =[None, '1 days 06:05:01.000030', None,
'1 days 02:00:00', '21 days 06:15:01.000030'])
# Print the TimedeltaIndex object
print(tidx)
輸出:
現在我們將使用TimedeltaIndex.isnull()
函數檢測tidx對象中所有缺少的值。
# find all missing values
tidx.isnull()
輸出:
正如我們在輸出中看到的,TimedeltaIndex.isnull()
函數已返回包含以下內容的數組對象True
與缺失值相對應的值。
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注:本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas TimedeltaIndex.isnull。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。