Как проверить значение на nan в pandas?

@jaren 

В Pandas, вы можете использовать функцию isnull() для проверки значений на NaN (Not a Number). Это можно сделать как на уровне отдельных столбцов, так и на уровне всего датафрейма.

Например, если у вас есть датафрейм df со столбцами A и B, вы можете проверить столбец A на наличие значений NaN следующим образом:

1

df['A'].isnull()

Это вернет булевый сериес со значением True для тех строк, где в столбце A содержится значение NaN. Вы также можете проверить все столбцы датафрейма df на наличие значений NaN с помощью метода isnull():

1

df.isnull()

Это вернет датафрейм с булевыми значениями, где значение True указывает на наличие значения NaN в соответствующей ячейке.

Вы также можете использовать функцию isna(), чтобы провер

@jaren 

ить значение на NaN в Pandas. Функции isnull() и isna() являются синонимами и могут использоваться взаимозаменяемо.

Вот примеры использования:

• Проверка значения в столбце A на NaN:

1

df['A'].isnull()

• Проверка всего датафрейма на наличие значений NaN:

1

df.isnull()

Обратите внимание, что функции isnull() и isna() возвращают объект булевого типа (True or False), где значение True указывает на наличие NaN, а значение False - на отсутствие NaN.