isna()
函数用于检查 DataFrame 或 Series 中的每个元素是否为缺失值(NaN)。如果元素是缺失值,则返回 True;否则返回 False。
下面是一个示例,说明如何使用 isna()
函数:
python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个包含缺失值的 DataFrame
data = {
'A': [1, np.nan, 3, np.nan, 5],
'B': ['a', 'b', np.nan, 'd', 'e']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用 isna() 函数检查 DataFrame 中的缺失值
missing_values = df.isna()
print("Missing values in DataFrame:")
print(missing_values)
输出结果将显示 DataFrame 中每个元素是否为缺失值,例如:
python
Missing values in DataFrame:
A B
0 False False
1 True False
2 False True
3 True False
4 False False
在这个示例中,我们创建了一个包含缺失值的 DataFrame,并使用 isna()
函数检查了 DataFrame 中的缺失值。结果显示 DataFrame 中第一列的第二个和第四个元素,以及第二列的第三个元素是缺失值,对应的值为 True
。