Python | Pandas data frame.ISNA()
原文:https://www.geeksforgeeks.org/python-pandas-dataframe-isna/
Python 是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包，让导入和分析数据变得容易多了。
熊猫 **dataframe.isna()**功能用于检测缺失值。它返回一个相同大小的布尔对象，指示值是否为“无”。数值，如无或数值。NaN，映射到真值。其他的都被映射到假值。空字符串”或 numpy.inf 等字符不被视为 NA 值(除非您将 pandas.options.mode.use_INF_as_NA 设置为 True)。
语法: DataFrame.isna()
返回:数据帧中每个元素的布尔值掩码，指示某个元素是否不是安娜值。
要链接到示例中使用的 CSV 文件，请单击此处的
示例#1: 使用isna()功能检测数据帧中的缺失值。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe
df = pd.read_csv("nba.csv")
# Print the dataframe
df
让我们使用isna()功能来检测丢失的值。
# detect the missing values
df.isna()
输出:
在输出中，缺失值对应的单元格包含真值否则为假。
示例 2: 使用isna()功能检测熊猫系列对象中的缺失值
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the series
sr = pd.Series([12, 5, None, 5, None, 11])
# Print the series
sr
让我们检测系列中所有缺失的值。
# to detect the missing values
sr.isna()
输出:
