pandas.Index.isna #
- 最终 索引。isna ( ) [来源] #
检测缺失值。
返回一个相同大小的布尔对象,指示值是否为 NA。 NA 值(例如
None
、numpy.NaN
或pd.NaT
)会映射到True
值。其他一切都映射到False
值。空字符串''或等字符numpy.inf
不被视为 NA 值。- 返回:
- numpy.ndarray[布尔]
一个布尔数组,表示我的值是否为 NA。
也可以看看
Index.notna
isna 的布尔逆。
Index.dropna
省略缺失值的条目。
isna
顶级isna。
Series.isna
检测 Series 对象中的缺失值。
例子
显示 pandas.Index 中的哪些条目不适用。结果是一个数组。
>>> idx = pd.Index([5.2, 6.0, np.nan]) >>> idx Index([5.2, 6.0, nan], dtype='float64') >>> idx.isna() array([False, False, True])
空字符串不被视为 NA 值。没有一个被认为是 NA 值。
>>> idx = pd.Index(['black', '', 'red', None]) >>> idx Index(['black', '', 'red', None], dtype='object') >>> idx.isna() array([False, False, False, True])
对于日期时间,NaT(不是时间)被视为 NA 值。
>>> idx = pd.DatetimeIndex([pd.Timestamp('1940-04-25'), ... pd.Timestamp(''), None, pd.NaT]) >>> idx DatetimeIndex(['1940-04-25', 'NaT', 'NaT', 'NaT'], dtype='datetime64[ns]', freq=None) >>> idx.isna() array([False, True, True, True])