pandas 判断数据是不是nan

在 pandas 中，我们可以使用 `pd.isna()` 或 `pd.isnull()` 函数来判断数据是否为 NaN（缺失值）。

例如，假设我们有一个 DataFrame `df`，我们可以使用以下代码来判断其中的数据是否为 NaN：

import pandas as pd

# 创建一个包含 NaN 值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan],
                   'B': [4, np.nan, 6]})

# 使用 pd.isna() 判断数据是否为 NaN
is_nan = pd.isna(df)

print(is_nan)

这将输出一个与 DataFrame `df` 维度相同的布尔型 DataFrame，其中每个元素的值表示对应位置的数据是否为 NaN。True 表示数据为 NaN，False 表示数据不是 NaN。

同样，你也可以使用 `pd.isnull()` 函数来达到相同的效果。

相关问题

pandas判断nan

值有哪些方法？

答：pandas判断nan值的方法有三种，分别是：

1. isna()：判断数据中元素是否为NaN，返回一个布尔型的Series或DataFrame。

2. isnull()：与isna()功能一样，判断数据中元素是否为NaN，也返回一个布尔型的Series或DataFrame。

3. notna()：与isna()功能相反，判断数据中元素是否不为NaN，返回一个布尔型的Series或DataFrame。

pandas读取csv判断nan值删除整行

您好！针对您的问题，可以使用Pandas库的dropna()函数来删除包含NaN值的整行。具体操作步骤如下：

1. 使用read_csv()函数读取csv文件，生成DataFrame对象。
2. 调用dropna()函数，并指定参数axis=0，表示删除包含NaN值的整行。
3. 将删除后的DataFrame对象重新赋值给原有的变量名。

下面是示例代码：

import pandas as pd

# 读取csv文件，生成DataFrame对象
df = pd.read_csv('data.csv')

# 删除包含NaN值的整行
df = df.dropna(axis=0)

# 打印删除后的DataFrame对象
print(df)

需要注意的是，这种方法会删除包含NaN值的整行，因此会减少数据量。如果您希望保留NaN值所在的行，可以使用fillna()函数来填充NaN值。