pandas.Series.isnull

Series.isnull() [source]

Обнаружение пропущенных значений.

Возвращает булевый объект той же размерности, указывающий, являются ли значения пропущенными. Пропущенные значения, такие как None или numpy.NaN, преобразуются в True. Все остальные значения преобразуются в False. Символы, такие как пустые строки '' или numpy.inf , не считаются пропущенными значениями (если вы не установили pandas.options.mode.use_inf_as_na = True).

Возвращает:	Series Маска булевых значений для каждого элемента в Series, указывающая, является ли элемент не пропущенным значением.

См. также

Series.isnull

псевдоним isna

Series.notna

логическое обратное значение isna

Series.dropna

исключение меток осей с пропущенными значениями

isna

главная функция isna

Примеры

Показать, какие записи в DataFrame являются пропущенными.

>>> 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  False

Показать, какие записи в Series являются пропущенными.

>>> 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