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
None
、numpy.NaN
或pd.NaT
,被映射到True
值。其他所有內容都映射到False
值。空字符串‘’
或numpy.inf
等字符不被視為 NA 值(除非您設置pandas.options.mode.use_inf_as_na = True
)。- numpy.ndarray[bool]
我的值是否為 NA 的布爾數組。
返回:
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。