Python中的 pandas.isna()函数

此方法用于检测类数组对象的缺失值。此函数采用标量或类数组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”）。

Syntax : pandas.isna(obj)

Argument :

• obj : scalar or array-like, Object to check for null or missing values.

以下是上述方法的实现以及一些示例：

示例 1：

Python3

# importing package
import numpy
import pandas
  
# string "deep" is not nan value
print(pandas.isna("deep"))
  
# numpy.nan represents a nan value
print(pandas.isna(numpy.nan))

输出 ：

False
True

示例 2：

Python3

# importing package
import numpy
import pandas
  
# create and view data
array = numpy.array([[1, numpy.nan, 3], 
                     [4, 5, numpy.nan]])
  
print(array)
  
# numpy.nan represents a nan value
print(pandas.isna(array))

输出 ：

[[ 1. nan  3.]
 [ 4.  5. nan]]
[[False  True False]
 [False False  True]]