pandas判断nan
时间: 2023-10-28 12:33:20 浏览: 27
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判断是否为nan
在 Pandas 中,可以使用 `pd.isna()` 或 `pd.isnull()` 函数来判断某个值是否为 NaN。以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个包含 NaN 值的 Series
s = pd.Series([1, np.nan, 'hello', None])
# 使用 pd.isna() 判断是否为 NaN
print(pd.isna(s))
# 使用 pd.isnull() 判断是否为 NaN(与 pd.isna() 效果相同)
print(pd.isnull(s))
```
输出结果会是一个布尔类型的 Series,其中每个元素表示对应位置是否为 NaN。
注意:在 Pandas 中,NaN 和 None 是不同的概念。NaN 是浮点类型的缺失值,而 None 是 Python 对象的缺失值。`pd.isna()` 和 `pd.isnull()` 函数可以同时处理这两种缺失值。
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:
```python
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。