pandas.DataFrame.isna

DataFrame.isna(self) [source]

Обнаружение пропущенных значений.

Возвращает булевое значение той же размерности, что и объект, указывающее, являются ли значения пропущенными. Значения NA, такие как None или numpy.NaN, отображаются как True. Всё остальное отображается как False. Символы, такие как пустые строки '' или numpy.inf не считаются значениями NA (если вы не задали pandas.options.mode.use_inf_as_na = True).

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

См. также

DataFrame.isnull

Псевдоним isna.

DataFrame.notna

Булевое отрицание isna.

DataFrame.dropna

Исключение строк и столбцов с пропущенными значениями.

isna

Функция isna верхнего уровня.

Примеры

Показывает, 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

Показывает, 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