pandas中，isnull和isna的区别

在pandas中，`isnull()`和`isna()`函数用于检查DataFrame或Series中的缺失值。它们之间没有实质上的区别，只是别名。

`isnull()`和`isna()`函数都返回一个布尔类型的结果，指示每个元素是否为缺失值。如果元素是缺失值，则返回True；否则返回False。

以下是它们的示例用法：

import pandas as pd

# 创建一个包含缺失值的Series
s = pd.Series([1, 2, None, 4, None])

# 使用isnull()函数检查缺失值
print(s.isnull())
# 输出: 
# 0    False
# 1    False
# 2     True
# 3    False
# 4     True
# dtype: bool

# 使用isna()函数检查缺失值
print(s.isna())
# 输出:
# 0    False
# 1    False
# 2     True
# 3    False
# 4     True
# dtype: bool

可以看到，`isnull()`和`isna()`的结果是完全相同的，只是函数名称不同。你可以根据个人喜好选择使用其中的任何一个。

相关问题

3.pandas库提供哪几种查看缺失值的方法？ A.isnull和isna B.isnull和isnone C.isna和isnone D.isna、isnull和isnone

正确答案是 A. isnull和isna。

pandas库提供了两种常用的查看缺失值的方法 `isnull()` 和 `isna()`，它们的作用是一样的，用于判断数据中是否存在缺失值。同时，还有一个 `notnull()` 函数，用于判断数据是否不是缺失值。而 `isnone()` 函数并不是pandas库提供的函数，而是Python标准库中的`None`类型的判断函数。

python函数中isnull和isna的区别

在 Python 中，isnull 和 isna 实际上是相同的函数，它们都用于检查 Pandas Series 或 DataFrame 中的缺失值。isnull 和 isna 两者都是 Pandas 库中的函数，它们的使用方式完全相同，没有区别。

例如，在 Pandas 中，可以使用以下语句来检查 DataFrame 中的缺失值：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None], 'B': [4, None, 6]})

# 检查缺失值
print(df.isnull())
print(df.isna())

输出结果：

       A      B
0  False  False
1  False   True
2   True  False

       A      B
0  False  False
1  False   True
2   True  False

因此，isnull 和 isna 都可以用来检查 Pandas Series 或 DataFrame 中的缺失值，并且它们完全相同，没有区别。