pandas.Index.isna#

检测缺失值。

返回一个布尔值相同大小的对象，指示值是否为 NA。NA 值，例如 None、numpy.NaN 或 pd.NaT，会被映射为 True 值。其他所有值都会被映射为 False 值。字符如空字符串 ‘’ 或 numpy.inf 不被认为是 NA 值。

返回:

numpy.ndarray[bool]: 一个布尔数组，表示我的值是否为 NA。

参见

Index.notna: isna 的布尔反向。
Index.dropna: 省略缺少值的条目。
isna: 顶级 isna。
Series.isna: 检测 Series 对象中的缺失值。

例子

显示 pandas.Index 中的哪些条目是 NA。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。None 被视为 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[s]', freq=None)
>>> idx.isna()
array([False,  True,  True,  True])