一、簡介

isnull()是Pandas庫中DataFrame和Series對象的一個函數(shù)，用于檢測數(shù)據(jù)中的缺失值。它返回一個布爾類型的DataFrame或Series，其中True表示該位置的值是缺失的（NaN或None），F(xiàn)alse表示該位置的值不是缺失的。

二、語法和參數(shù)

DataFrame.isnull()

isnull()函數(shù)沒有參數(shù)。它直接應用于DataFrame或Series對象。

三、實例

3.1 基本使用

代碼：

import pandas as pd
import numpy as np

# 創(chuàng)建一個包含NaN和None的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, np.nan, 3, None],
    'B': [4, 5, np.nan, 7],
    'C': [8, 9, 10, 11]
})

print("原始DataFrame:")
print(df)

print("\n使用isnull()后的結(jié)果:")
print(df.isnull())

輸出：

原始DataFrame:
     A    B   C
0  1.0  4.0   8
1  NaN  5.0   9
2  3.0  NaN  10
3  NaN  7.0  11

使用isnull()后的結(jié)果:
       A      B      C
0  False  False  False
1   True  False  False
2  False   True  False
3   True  False  False

3.2 與sum()函數(shù)結(jié)合使用

代碼：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, np.nan, 3, None],
    'B': [4, 5, np.nan, 7],
    'C': [8, 9, 10, 11]
})

print("每列缺失值的數(shù)量:")
print(df.isnull().sum())

print("\n每行缺失值的數(shù)量:")
print(df.isnull().sum(axis=1))

輸出：

每列缺失值的數(shù)量:
A    2
B    1
C    0
dtype: int64

每行缺失值的數(shù)量:
0    0
1    1
2    1
3    1
dtype: int64

3.3 與布爾索引結(jié)合使用

代碼：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, np.nan, 3, None],
    'B': [4, 5, np.nan, 7],
    'C': [8, 9, 10, 11]
})

print("原始DataFrame:")
print(df)

print("\n含有缺失值的行:")
print(df[df.isnull().any(axis=1)])

print("\n所有值都不缺失的行:")
print(df[df.notnull().all(axis=1)])

輸出：

原始DataFrame:
     A    B   C
0  1.0  4.0   8
1  NaN  5.0   9
2  3.0  NaN  10
3  NaN  7.0  11

含有缺失值的行:
     A    B   C
1  NaN  5.0   9
2  3.0  NaN  10
3  NaN  7.0  11

所有值都不缺失的行:
     A    B  C
0  1.0  4.0  8

四、注意事項

• isnull()函數(shù)可以檢測NaN和None值，但不能檢測空字符串或其他可能被視為"缺失"的值。
• 對于非數(shù)值類型的列（如字符串或日期時間），只有None值會被視為缺失，而NaN不會。
• isnull()的邏輯相反函數(shù)是notnull()，它返回True表示非缺失值，F(xiàn)alse表示缺失值。
• 在處理大型數(shù)據(jù)集時，isnull()可能會消耗較多內(nèi)存，因為它會創(chuàng)建一個與原DataFrame大小相同的新DataFrame。
• isnull()和isna()是完全相同的函數(shù)，可以互換使用。
• 在進行數(shù)據(jù)清洗和預處理時，isnull()是一個非常有用的工具，可以幫助識別和處理缺失數(shù)據(jù)。

到此這篇關于Pandas庫中isnull函數(shù)的實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關Pandas isnull函數(shù)內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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