'numpy.ndarray' object has no attribute 'isnull'

根据提供的引用内容，'numpy.ndarray' object has no attribute 'isnull'这个错误提示是因为numpy数组没有isnull()方法。isnull()方法是pandas库中的方法，用于检查数据是否为空值。如果你想检查numpy数组中是否存在空值，可以使用numpy库中的isnan()方法。以下是一个例子：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])
print(np.isnan(arr)) # 输出：[False False  True False False]

这个例子中，我们创建了一个包含空值的numpy数组arr，并使用isnan()方法检查了其中的空值。输出结果为一个布尔类型的数组，其中True表示对应位置存在空值，False表示对应位置没有空值。

相关问题

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'isnull'

这个错误提示表明在一个 numpy 数组上调用了 isnull 方法，但是 numpy 数组并没有这个方法。isnull 方法是 pandas 库中的一个函数，用于检查数据中是否存在缺失值。

如果你想检查 numpy 数组中是否存在缺失值，可以使用 numpy 库中的 isnan 方法。例如：

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, np.nan, 4])
print(np.isnan(arr))

输出：

[False False  True False]

这表明 arr 数组中第三个元素是缺失值。

'numpy.ndarray' object has no attribute 'notnull'

`numpy.ndarray` does not have a `notnull` attribute. The `notnull()` function is part of the pandas library, not NumPy. If you want to check for non-null values in a NumPy array, you can use the `numpy.isnan()` function to check for NaN (Not a Number) values. For example:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5])

# Check for non-null values
not_null_mask = ~np.isnan(arr)

print(arr[not_null_mask])  # Prints: [1. 2. 4. 5.]

Note that this will only work for arrays with numerical values, as `isnan()` specifically checks for NaN values.