pandas中isna() 函数的应用

本文主要是介绍pandas中isna() 函数的应用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

isna() 函数用于检查 DataFrame 或 Series 中的每个元素是否为缺失值（NaN）。如果元素是缺失值，则返回 True；否则返回 False。

下面是一个示例，说明如何使用 isna() 函数：

import pandas as pd
import numpy as np# 创建一个包含缺失值的 DataFrame
data = {'A': [1, np.nan, 3, np.nan, 5],'B': ['a', 'b', np.nan, 'd', 'e']
}
df = pd.DataFrame(data)# 使用 isna() 函数检查 DataFrame 中的缺失值
missing_values = df.isna()
print("Missing values in DataFrame:")
print(missing_values)

输出结果将显示 DataFrame 中每个元素是否为缺失值，例如：

Missing values in DataFrame:A      B
0  False  False
1   True  False
2  False   True
3   True  False
4  False  False

在这个示例中，我们创建了一个包含缺失值的 DataFrame，并使用 isna() 函数检查了 DataFrame 中的缺失值。结果显示 DataFrame 中第一列的第二个和第四个元素，以及第二列的第三个元素是缺失值，对应的值为 True。

 

 

 

这篇关于pandas中isna() 函数的应用的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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