Pandas中的isna()和isnull()有什么区别？

Question

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Pandas有两个方法：isna()和isnull()。我通常使用isnull()来检测缺失值，从未遇到过必须使用其他方法的情况。

那么，什么时候应该使用isna()呢？

- ipramusinto

3个回答

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它们两个是相同的。作为最佳实践，始终建议优先使用isna()而不是isnull()。

很容易记住isna()正在做什么，因为当您查看numpy方法np.isnan()时，它会检查NaN值。在pandas中有其他类似的方法名称，如dropna()、fillna()，处理缺失值时始终能帮助您更容易地记住。

- Jyoti Prasad Pal

pd.isnull()/isna 拥有比 np.isnan 更多的功能和不同的行为；它还可以处理非浮点型数据、检测 None 等。 - Marses

8

两者的文档完全相同。

在这里，甚至在“另请参阅”章节中，它说DataFrame.isnull是isna的一个别名。

因此，它们一定是相同的东西，就像np.nan，np.NaN，np.NAN一样。

- Tam Le

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可以查看英文原文，
原文链接

- qsantos · Accepted Answer

142

isnull 是 isna 的别名。在 pandas 的代码源中，字面意思如此：

isnull = isna

确实：

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

所以我建议使用isna。

- qsantos

5

有推荐要使用哪一个吗？它们中的一个只是传统遗留吗？ - peer

5

因为isnull是isna的别名，所以我更倾向于使用isna。实际上，isna似乎比isnull更常用。 - qsantos

17

最好只有一种明显的方法来完成它。 - Cai

2

我非常烦恼，因为我们有np.nan和np.isnan()，但是pandas却是pd.isna()。 - Delicious

2

pd.isnull不同于np.isnan；pd.isnull（和isna）适用于对象数据类型，并且对于None返回True，因此具有不同的名称是有意义的。 - Marses

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