Pandas 如何检查系列中是否包含NaN值

要检查pandas系列对象是否存在空值，我们可以使用”hasans”属性。

“hasnans”是一个pandas属性，用于识别给定系列对象中是否存在任何空值。一般而言，它返回一个布尔输出作为结果。如果有一个或多个NaN值，则返回True，否则返回False。

这个pandas的”hasnans”属性与”Isnull()”、”isna()”等方法非常相似。这些方法用于返回一个带有布尔值的数组，用于表示空值。

通过使用”hasnans”属性，我们可以得到一个单一的布尔值作为输出，以检查系列对象是否包含任何NaN值。

示例1

import pandas as pd
import numpy as np

# create a sample series
s = pd.Series([1.2,43, np.nan,5.65,np.nan])

print(s)

# applying hasnans attribute
print("Output:", s.hasnans)

解释

让我们以一个示例为例，应用“hasnans”属性来识别系列对象的nan值。首先，我们必须导入NumPy模块来初始化一个具有空值的系列。然后，在系列对象上应用hasnans属性以观察结果。

输出

0  1.20
1  43.00
2  NaN
3  5.65
4  NaN
dtype: float64

Output: True

在上述代码块中，我们可以看到“hasnans”属性的输出是“True”。这意味着“hasnans”属性识别了给定系列对象中存在的NaN值。

示例2

import pandas as pd
import numpy as np

# create a sample series
s = pd.Series([1.2,2,3,4,5])

print(s)

# applying hasnans attribute
print("Output:", s.hasnans)

解释

让我们来看一个没有NaN值的示例，并观察输出结果，首先创建一个简单的pandas系列对象。

输出

0  1.2
1  2.0
2  3.0
3  4.0
4  5.0
dtype: float64

Output: False

pandas系列对象是通过使用长度为5的Python列表创建的，其中包含整数值，并且其中没有NaN值。我们可以观察到上面输出块中的一个布尔值“False”，这是由“hasnan”属性产生的。