Pandas isna()和isnull(),有什么区别？

Question

熊猫有isna()和isnull().我通常isnull()用来检测缺失值并且从未遇到过这种情况,所以我不得不使用其他的.那么,何时使用isna()？

Answer 1

isnull是别名isna.字面意思是在熊猫的代码源:

isnull = isna

确实:

>>> pd.isnull
<function isna at 0x7fb4c5cefc80>

所以我建议使用isna.

“应该有一种——最好只有一种——明显的方法来做到这一点。” (12认同)
有推荐的使用方法吗？其中之一只是遗产吗？ (4认同)
由于`isnull`是`isna`的别名，因此我倾向于使用`isna`。实际上，“ isna”似乎比“ isnull”使用得更多。 (2认同)
我非常生气，我们有 `np.nan` 和 `np.isnan()` 但 pandas 是 `pd.isna()` (2认同)
`pd.isnull` 与 `np.isnan` 不同；`pd.isnull` （和 `isna`）适用于对象数据类型，并为 `None` 返回 True，因此使用不同的名称是有意义的 (2认同)

Answer 2

他们都是一样的。作为最佳实践，始终更喜欢使用isna()over isnull()。

很容易记住isna()正在做什么，因为当您查看 numpy 方法时np.isnan()，它会检查NaN值。在 pandas 中，还有其他类似的方法名称dropna()，例如，fillna()它可以处理缺失值，并且总是有助于轻松记住。

Answer 3

两者的文档实际上是相同的。

在这里，它甚至说 DataFrame.isnull 是另见部分 isna 的别名。

因此，它们必须是相同的东西，例如 np.nan、np.NaN、np.NAN。