对pandas数据判断是否为NaN值的方法详解

下面是针对“对pandas数据判断是否为NaN值的方法”的详细攻略：

1. pandas中NaN值的概念

NaN（Not a Number）是指一种特殊的数值，表示缺失值。在pandas中，这个值是通过numpy.nan来定义的。

2. 如何判断是否为NaN值

2.1 使用isna()方法

pandas提供了isna()方法，用于判断数据是否为NaN值，返回的结果为bool值。示例代码如下：

import pandas as pd

data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Lucy', 'Lily', 'John', 'Alice'],
        'score': [85, 92, 90, None, 88, float('nan')],
        'age': [22, None, 24, 23, 22, 25]}
df = pd.DataFrame(data)

print(df.isna())

输出的结果为：

    name  score    age
0  False  False  False
1  False  False   True
2  False  False  False
3  False   True  False
4  False  False  False
5  False   True  False

可以看到，除了score列的第4、6行外，其他行都不是NaN值。所以，对于score列的第4、6行，我们就可以通过isna()方法进行判断是否为NaN值.

2.2 使用isnull()方法

isnull()方法是和isna()方法等价的，也用于判断数据是否为NaN值。示例代码如下：

print(df.isnull())

输出的结果与上面的示例代码相同。

总结

在pandas中，判断数据是否为NaN值有两个方法：isna()和isnull()。它们的作用是完全等价的。在数据分析中，能够对非法数据进行判断和处理是非常重要的。所以，这两个方法一定要熟练掌握。