pandas.Index.isnull#

检测缺少的值。

返回一个布尔型相同大小的对象，指示值是否为NA。NA值，例如 None ， numpy.NaN 或 pd.NaT ，映射到 True 价值观。其他所有内容都被映射到 False 价值观。空字符串等字符 '' 或 numpy.inf 不会被视为NA值(除非您设置 pandas.options.mode.use_inf_as_na = True )。

退货

numpy.ndarray[bool]: 我的值是否为NA的布尔数组。

参见

Index.notna: ISNA的布尔逆。
Index.dropna: 省略缺少值的条目。
isna: 最高级别的ISNA。
Series.isna: 检测Series对象中的缺失值。

示例

显示Pandas中的哪些条目为NA。结果是一个数组。

>>> idx = pd.Index([5.2, 6.0, np.NaN])
>>> idx
Float64Index([5.2, 6.0, nan], dtype='float64')
>>> idx.isna()
array([False, False,  True])

空字符串不被视为NA值。没有一个被认为是安娜的价值。

>>> idx = pd.Index(['black', '', 'red', None])
>>> idx
Index(['black', '', 'red', None], dtype='object')
>>> idx.isna()
array([False, False, False,  True])

对于约会时间， NaT (不是一个时间)被认为是安娜的价值。

>>> 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])

pandas.Index.isna

pandas.Index.item