pandas.Series.isnull

Series.isnull() [source]

Обнаружение пропущенных значений.

Возвращает объект той же размерности, что и входной, содержащий логические значения, указывающие, являются ли значения пропущенными. Пропущенные значения, такие как None или numpy.NaN, отображаются как True. Все остальные значения отображаются как False. Символы, такие как пустые строки '' или numpy.inf не считаются пропущенными значениями (если вы не установите 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 для isna.

Series.notna

Логическое отрицание isna.

Series.dropna

Исключение осей с пропущенными значениями.

isna

Функция isna верхнего уровня.

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