isna()方法检测到缺失值会使用【】进行标记。

不完全正确。在Python中，isna()方法是pandas库中的一个函数，用于检测数据中的缺失值（NaN）。isna()会返回一个Boolean类型的数组，其中缺失值会被标记为True，非缺失值会被标记为False。而缺失值最常见的标记方式是使用np.nan或None。【】通常被用来表示一个空的列表或元组。

相关问题

怎么将检测到的缺失值装换成Dataframe

要将检测到的缺失值转换成DataFrame，您可以执行以下步骤：

1. 导入所需的库，例如Pandas。

2. 读取包含缺失值的数据源文件，例如CSV文件，使用Pandas的read_csv()函数来读取文件。

3. 使用Pandas的isna()函数来检测数据源中的缺失值。您可以使用此函数来创建一个布尔掩码，其中缺失值将被标记为True。

4. 使用Pandas的DataFrame()函数来创建一个新的数据框架对象。您可以将原始数据源中的每个列作为一个Series对象传递给此函数，并将缺失值掩码作为索引。

5. 将缺失值掩码中的True值替换为指定的缺失值标记，例如NaN(Not a Number)或None。

6. 返回新的DataFrame对象。

以下是一个示例代码，演示如何将检测到的缺失值转换为DataFrame：

import pandas as pd

# 读取包含缺失值的数据源文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 检测缺失值
mask = data.isna()

# 创建新的DataFrame对象
df = pd.DataFrame({'column1': data['column1'], 'column2': data['column2'], 'column3': data['column3']}, index=mask.index)

# 将缺失值标记为NaN
df[mask] = pd.np.nan

# 返回新的DataFrame对象
return df

我该如何检测pandas中被表示为NaN的缺失值呢？

在 Pandas 中，可以使用 `isna()`、`isnull()` 或 `isnull()` 函数来检测缺失值，它们都可以检测到被表示为 NaN 的缺失值。例如：

import pandas as pd

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

输出：

       A      B
0  False  False
1  False   True
2   True  False

这里输出的结果中，被表示为 NaN 的缺失值被标记为 True。你也可以使用 `isnull()` 或 `isnull()` 函数来得到相同的结果。