pandas.DataFrame.isna
-
DataFrame.isna()[source] -
Обнаружение пропущенных значений.
Возвращает булевый объект тех же размеров, указывающий, являются ли значения NA. Значения NA, такие как None или
numpy.NaN, отображаются в виде True. Всё остальное отображается как False. Символы, такие как пустые строки''илиnumpy.infне считаются значениями NA (если вы не установитеpandas.options.mode.use_inf_as_na = True).Возвращает: DataFrame
Маска булевых значений для каждого элемента в DataFrame, указывающая, является ли элемент не значением NA.
См. также
-
DataFrame.isnull - алиас isna
-
DataFrame.notna - логическое отрицание isna
-
DataFrame.dropna - исключение меток осей с пропущенными значениями
-
isna - глобальная функция isna
Примеры
Показать, какие записи в DataFrame являются NA.
>>> df = pd.DataFrame({'age': [5, 6, np.NaN], ... 'born': [pd.NaT, pd.Timestamp('1939-05-27'), ... pd.Timestamp('1940-04-25')], ... 'name': ['Alfred', 'Batman', ''], ... 'toy': [None, 'Batmobile', 'Joker']}) >>> df age born name toy 0 5.0 NaT Alfred None 1 6.0 1939-05-27 Batman Batmobile 2 NaN 1940-04-25 Joker>>> df.isna() age born name toy 0 False True False True 1 False False False False 2 True False False FalseПоказать, какие записи в Series являются NA.
>>> ser = pd.Series([5, 6, np.NaN]) >>> ser 0 5.0 1 6.0 2 NaN dtype: float64
>>> ser.isna() 0 False 1 False 2 True dtype: bool
-
© 2008–2012, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23.4/generated/pandas.DataFrame.isna.html