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Pandas2.2 General
Top-level missing data
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| isna(obj) | 用于检测数据中的缺失值 |
| isnull(obj) | 用于检测数据中的缺失值 |
| notna(obj) | 用于检测数据中的非缺失值 |
| notnull(obj) | 用于检测数据中的非缺失值 |
pandas.isna()
pandas.isna() 是 Pandas 库中的一个函数，用于检测缺失值。它返回一个布尔值（True 或 False）的数组，指示对应位置的元素是否为缺失值（即 NaN 或 None）。下面是对 pandas.isna() 参数的详细介绍，以及示例和结果。
def isna(obj: object) -> bool | npt.NDArray[np.bool_] | NDFrame:...
参数
- obj : array-like, object
- 要检查缺失值的对象。可以是 Series、DataFrame、ndarray 或类似数组的对象。
返回值
- 返回一个与输入对象形状相同的布尔数组（或 DataFrame），其中 True 表示缺失值，False 表示非缺失值。
示例 1：检查 Series 中的缺失值
import pandas as pd
import numpy as np# 创建一个包含缺失值的 Series
s = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, None, 6])# 使用 isna() 检查缺失值
result = pd.isna(s)print(result)
结果：
0 False
1 False
2 True
3 False
4 True
5 False
dtype: bool
示例 2：检查 DataFrame 中的缺失值
import pandas as pd
import numpy as np# 创建一个包含缺失值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],'B': [None, 2, 3, 4],'C': [1, np.nan, np.nan, 4]
})# 使用 isna() 检查缺失值
result = pd.isna(df)print(result)
结果：
A B C
0 False True False
1 False False True
2 True False True
3 False False False
示例 3：检查 numpy 数组中的缺失值
import pandas as pd
import numpy as np# 创建一个包含缺失值的 numpy 数组
arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, np.nan])# 使用 isna() 检查缺失值
result = pd.isna(arr)print(result)
结果：
[False False True False True]
注意事项
pandas.isna()专门用于处理 Pandas 和 NumPy 对象，可以识别NaN和None作为缺失值。- 对于其他类型的对象（如纯 Python 列表），这个函数可能不会按预期工作，因为 Python 原生的
None和float('nan')在类型上是不同的。
通过这些示例，你可以看到 pandas.isna() 如何用于检测不同对象中的缺失值。这个函数在处理数据时非常有用，特别是当你需要清理或分析数据时。