pandas.DataFrame.isnull

DataFrame.isnull() [source]

Обнаружение пропущенных значений.

Возвращает булевый объект того же размера, указывающий, являются ли значения NA. Значения NA, такие как None или numpy.NaN, отображаются как True. Все остальное отображается как False. Символы, такие как пустые строки '' или numpy.inf, не считаются значениями NA (если вы не установите pandas.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

Псевдоним isna.

DataFrame.notna

Булевое обратное значение isna.

DataFrame.dropna

Исключить метки осей с пропущенными значениями.

isna

Основной 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  False

Показать, 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