Este método se utiliza para detectar valores faltantes para un objeto similar a una array. Esta función toma un objeto escalar o similar a una array e indica si faltan valores («NaN» en arrays numéricas, «Ninguno» o «NaN» en arrays de objetos, «NaT» en tipo de fecha y hora).
Sintaxis: pandas.isna(obj)
Argumento :
- obj: escalar o similar a una array, objeto para verificar si hay valores nulos o faltantes.
A continuación se muestra la implementación del método anterior con algunos ejemplos:
Ejemplo 1 :
Python3
# importing package import numpy import pandas # string "deep" is not nan value print(pandas.isna("deep")) # numpy.nan represents a nan value print(pandas.isna(numpy.nan))
Producción :
False True
Ejemplo 2:
Python3
# importing package import numpy import pandas # create and view data array = numpy.array([[1, numpy.nan, 3], [4, 5, numpy.nan]]) print(array) # numpy.nan represents a nan value print(pandas.isna(array))
Producción :
[[ 1. nan 3.] [ 4. 5. nan]] [[False True False] [False False True]]
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Artículo escrito por deepanshu_rustagi y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA