Python中的pandas.isna()函数

当我们处理数据分析和数据清理时，其中一种非常常见的情况是需要处理数据中的缺失值（缺失数据）。

pandas.isna() 是 Python 中的 pandas 库提供的用于检测缺失值的函数之一。它能够有效地检测数据中的 NaN、NaT（不适用的时间戳）、标量、Pandas对象和 Series/DataFrames 对象中的缺失值，并返回逻辑布尔值。

具体来说，pandas.isna() 的参数可以是以下类型的对象：

• pandas 对象（Series 或 DataFrame）；
• 标量（例如 float）或等价类型的数组，或者 Pandas 对象，例如 pd.NaT（不适用的时间戳）；
• 可迭代对象，例如列表或元组等。

pandas.isna() 对象返回一个布尔值对象，它具有与调用 isna() 时相同的形状，其中 True 表示缺失值，False 表示非缺失值。

下面是一个简单的实例示范：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'A': [1, 2, np.nan], 'B': [3, np.nan, 5], 'C': ['a', 'b', 'c']}
df = pd.DataFrame(data)

print(df.isna())

在这个示例中，我们创建了一个 DataFrame 对象并打印了其缺失值。在这个 DataFrame 中，我们有一些 NaN 值（例如第 1 行第 3 列），因此在针对该对象调用 isna() 函数时返回的结果值为 True。

输出结果如下：

       A      B      C
0  False  False  False
1  False   True  False
2   True  False  False

在这个输出结果中，可以看到缺失值的位置（也就是有 NaN 的位置），并且有更多的数据进行进一步操作和处理。

总的来说，pandas.isna() 是 Pandas 库中重要的缺失值检测函数之一。它能够检测数据中的缺失值，并返回逻辑布尔值，是数据清洗和数据分析中非常有用的工具。