pandas索引.isna()

在 Pandas 中，isna() 是一种方法，用于检测 DataFrame 或 Series 中缺失的值（NaN）。此方法将返回一个布尔值，其中缺失值返回 True，正常值返回 False。

语法

DataFrame.isna()
Series.isna()

参数说明：

• 无需传入参数

示例

import pandas as pd

# 构造数据
data = {
    'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky', 'Jim', 'Henry'],
    'Age': [28, 34, 29, 42, '', 23],
    'City': ['Beijing', '', 'Shanghai', 'Chengdu', 'Guangzhou', 'Shenzhen'],
    'Country': ['China', 'China', 'USA', 'China', '', 'China']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 检测是否有缺失值并返回对应的布尔值
print(df.isna())

输出结果如下：

    Name    Age   City  Country
0  False  False  False    False
1  False  False   True    False
2  False  False  False    False
3  False  False  False    False
4  False   True  False     True
5  False  False  False    False

在上面的示例中，’Age’ 列和’Country’ 列包含缺失值。在使用 isna() 方法后，缺失值将返回 True，而其他值将返回 False。

总结

isna() 方法用于检测 DataFrame 或 Series 中缺失的值（NaN）。在使用该方法后，缺失值将返回 True，而其他值将返回 False，从而帮助我们处理数据的缺失问题。