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。

相关问题

pandas 判断NaN

在Pandas中，判断缺失值（NaN，Not a Number）是一项常用的操作。Pandas提供了一些内置函数来进行这项检查。以下是几个常用的判断NaN的方式：

1. `isna()` 或 `isnull()`: 这些方法返回一个布尔型的Series，其中True表示对应的值是NaN，False表示非NaN。

   df.isna() # 或 df.isnull()

2. `notna()` 或 `notnull()`: 返回相反的结果，即True表示非NaN，False表示NaN。

   df.notna() # 或 df.notnull()

3. 如果你想检查整个DataFrame是否包含任何NaN，可以使用`.any()`或`.all()`：

   df.isna().any() # 如果有任一元素为NaN则返回True
   df.isna().all() # 如果所有元素都不为NaN则返回True

4. 对于特定列的NaN检查，可以像操作普通Series一样：

   column_name.isna()

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。