pandas.isna(obj)
检测 array-like 对象的缺失值。
此函数采用标量或array-like 对象并指示是否缺少值(数字数组中的NaN
,对象数组中的None
或NaN
,datetimelike 中的NaT
)。
obj:标量或array-like
检查空值或缺失值的对象。
bool 或 array-like of bool
对于标量输入,返回标量布尔值。对于数组输入,返回一个布尔数组,指示是否缺少每个相应的元素。
标量参数(包括字符串)产生标量布尔值。
- >>> pd.isna('dog')
- False
- >>> pd.isna(pd.NA)
- True
- >>> pd.isna(np.nan)
- True
ndarrays 产生一个布尔值的 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]])
对于索引,返回一个布尔值数组。
- >>> 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])
对于 Series 和 DataFrame,返回相同的类型,包含布尔值。
- >>> 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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