pandas.DataFrame.isna #

数据框。isna ( ) [来源] #

检测缺失值。

返回一个相同大小的布尔对象，指示值是否为 NA。 NA 值（例如 None 或numpy.NaN）被映射到 True 值。其他所有内容都会映射到 False 值。空字符串''或等字符numpy.inf不被视为 NA 值（除非您设置）。pandas.options.mode.use_inf_as_na = True

返回：

数据框: DataFrame 中每个元素的布尔值掩码，指示元素是否为 NA 值。

也可以看看

DataFrame.isnull: 伊斯纳的别名。
DataFrame.notna: isna 的布尔逆。
DataFrame.dropna: 省略带有缺失值的轴标签。
isna: 顶级isna。

例子

显示 DataFrame 中的哪些条目是 NA。

>>> df = pd.DataFrame(dict(age=[5, 6, np.nan],
...                        born=[pd.NaT, pd.Timestamp('1939-05-27'),
...                              pd.Timestamp('1940-04-25')],
...                        name=['Alfred', 'Batman', ''],
...                        toy=[None, 'Batmobile', 'Joker']))
>>> df
   age       born    name        toy
0  5.0        NaT  Alfred       None
1  6.0 1939-05-27  Batman  Batmobile
2  NaN 1940-04-25              Joker

>>> df.isna()
     age   born   name    toy
0  False   True  False   True
1  False  False  False  False
2   True  False  False  False

显示系列中哪些条目不适用。

>>> ser = pd.Series([5, 6, np.nan])
>>> ser
0    5.0
1    6.0
2    NaN
dtype: float64

>>> ser.isna()
0    False
1    False
2     True
dtype: bool