Pandas isna()和isnull()

在数据处理的过程中，经常需要检查数据中是否存在缺失值。Pandas中的isna()和isnull()函数可以用于检测数据中的缺失值。那么这两个函数有什么区别呢？

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isna()

isna()函数用于检测数据中是否存在缺失值，返回一个布尔型的数组。如果数据中的某个值为空值或NaN值，则返回True；否则返回False。

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame({'A':[1,2,np.nan,4], 'B':[5,np.nan,7,np.nan], 'C':[np.nan,np.nan,np.nan,8]})

print(data.isna())

输出结果为：

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

通过isna()函数，可以检测到数据中的缺失值，并返回一个布尔型的数组。

isnull()

isnull()函数与isna()函数作用相同，也是用于检测数据中是否存在缺失值。isnull()函数与isna()函数完全等价。

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame({'A':[1,2,np.nan,4], 'B':[5,np.nan,7,np.nan], 'C':[np.nan,np.nan,np.nan,8]})

print(data.isnull())

输出结果与isna()函数的结果相同。

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

区别

isna()和isnull()函数没有本质的区别，只是名字不同而已。这种设计是为了方便用户的使用，两个名字可以互换。

总结

Pandas中的isna()和isnull()是用于检测数据中是否存在缺失值的函数。它们没有本质的区别，只是在名字上有所不同。在使用过程中，可以自由选择其中一个。