pandas 0.23 - Index.isnull()

pandas.Index.isnull




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pandas.Index.isnull

Index.isnull() [source]

लापता मूल्यों का पता लगाएं।

मान के NA होने पर इंगित करने वाली बूलियन समान आकार की वस्तु लौटाएं। NA मान, जैसे None , numpy.NaN या pd.NaT , True मानों से मैप किए जाते हैं। बाकी सब कुछ False मूल्यों के लिए मैप हो जाता है। खाली स्ट्रिंग '' या numpy.inf जैसे numpy.inf को NA मान नहीं माना जाता है (जब तक कि आप pandas.options.mode.use_inf_as_na = True सेट नहीं करते हैं)।

संस्करण में नया 0.20.0।

यह दिखाता है:

numpy.ndarray

क्या मेरे मूल्यों एनए की एक बूलियन सरणी है

यह भी देखें

pandas.Index.notna
इस्ना का बुलियन उलटा।
pandas.Index.dropna
अनुपलब्ध मानों के साथ प्रविष्टियाँ छोड़ें।
pandas.isna
शीर्ष-स्तर isna।
Series.isna
श्रृंखला वस्तु में लापता मूल्यों का पता लगाएं।

उदाहरण

दिखाएँ कि कौन सी प्रविष्टियाँ एक पांडा में हैं। इंडेक्स एनए हैं। परिणाम एक सरणी है।

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

खाली तारों को NA मान नहीं माना जाता है। किसी को भी एनए मान नहीं माना जाता है।

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

NaT लिए, NaT (नॉट ए टाइम) को NA मान माना जाता है।

>>> 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], dtype=bool)