Python中的pandas.isna()函数

当我们在处理数据的时候，经常会遇到一些缺失值（NaN，None），这些缺失值会导致很多问题和错误，比如计算结果不准确，无法进行可视化，等等。而pandas库中的isna()函数就可以非常方便地判断一个数据是否为缺失值。

函数用法

pandas.isna(obj)

该函数的作用是判断数据是否为缺失值。

参数说明

• obj：要判断的数据。

返回值

如果数据是缺失值，则返回True；否则返回False。

示例代码

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用pandas.isna()函数来判断一个数据是否为缺失值：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含缺失值的Series
ser = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, None])

# 判断ser中的每个元素是否为缺失值
print(pd.isna(ser))

输出结果如下：

0    False
1    False
2     True
3    False
4     True
dtype: bool

上述代码中，我们首先创建了一个包含缺失值的Series，然后使用pd.isna()函数判断了该Series中的每个元素是否为缺失值。由输出结果可知，第3个和第5个元素均为缺失值，前面四个元素均为非缺失值。

此外，pandas库还提供了一个isnull()函数，其功能与isna()函数几乎相同，也是用于判断一个数据是否为缺失值。两者的区别在于，isnull()函数还可以判断ndarray中为NaN的元素，isna()函数不能。因此，如果想要在处理ndarray时判断NaN值，就需要使用isnull()函数。