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Python pandas.Index.isna用法及代碼示例


用法:

final Index.isna()

檢測缺失值。

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 Nonenumpy.NaNpd.NaT ,被映射到 True 值。其他所有內容都映射到 False 值。空字符串 ‘’numpy.inf 等字符不被視為 NA 值(除非您設置 pandas.options.mode.use_inf_as_na = True )。

返回

numpy.ndarray[bool]

我的值是否為 NA 的布爾數組。

例子

顯示 pandas.Index 中的哪些條目是 NA。結果是一個數組。

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

空字符串不被視為 NA 值。無被視為 NA 值。

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

對於日期時間,NaT(不是時間)被視為 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])

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注:本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.Index.isna。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。