Python pandas.isna用法及代碼示例

用法: pandas.isna(obj)

檢測 array-like 對象的缺失值。

此函數采用標量或array-like 對象並指示是否缺少值(數字數組中的NaN，對象數組中的None 或NaN，datetimelike 中的NaT)。

參數：

obj：標量或array-like: 檢查空值或缺失值的對象。

bool 或 array-like of bool: 對於標量輸入，返回標量布爾值。對於數組輸入，返回一個布爾數組，指示是否缺少每個相應的元素。

例子：

標量參數(包括字符串)產生標量布爾值。

>>> pd.isna('dog')
False

>>> pd.isna(pd.NA)
True

>>> pd.isna(np.nan)
True

ndarrays 產生一個布爾值的 ndarray。

>>> array = np.array([[1, np.nan, 3], [4, 5, np.nan]])
>>> array
array([[ 1., nan,  3.],
       [ 4.,  5., nan]])
>>> pd.isna(array)
array([[False,  True, False],
       [False, False,  True]])

對於索引，返回一個布爾值數組。

>>> index = pd.DatetimeIndex(["2017-07-05", "2017-07-06", None,
...                           "2017-07-08"])
>>> index
DatetimeIndex(['2017-07-05', '2017-07-06', 'NaT', '2017-07-08'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)
>>> pd.isna(index)
array([False, False,  True, False])

對於 Series 和 DataFrame，返回相同的類型，包含布爾值。

>>> df = pd.DataFrame([['ant', 'bee', 'cat'], ['dog', None, 'fly']])
>>> df
     0     1    2
0  ant   bee  cat
1  dog  None  fly
>>> pd.isna(df)
       0      1      2
0  False  False  False
1  False   True  False

>>> pd.isna(df[1])
0    False
1     True
Name:1, dtype:bool

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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.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。

用法:

參數：

返回：

例子：