如何检查 Pandas Series 是否包含 NaN 值？

要检查 Pandas Series 对象是否包含空值，可以使用“hasnans”属性。

“hasnans”是 Pandas 属性，用于识别给定 Series 对象中是否存在任何空值。通常，它返回布尔值作为结果。如果存在一个或多个 NaN 值，则返回 True，否则返回 False。

此 Pandas “hasnans” 属性与 Pandas 方法 Isnull()、isna() 非常相似。这些方法用于返回一个包含布尔值的数组，用于表示空值。

使用此“hasnans”属性，我们将获得一个布尔值作为输出，以检查 Series 对象是否包含任何 NaN 值。

示例 1

import pandas as pd
import numpy as np

# create a sample series
s = pd.Series([1.2,43, np.nan,5.65,np.nan])

print(s)

# applying hasnans attribute
print("Output:", s.hasnans)

说明

让我们举一个例子，并应用“hasnans”属性来识别 Series 对象的 NaN 值。首先，我们必须导入 NumPy 模块以使用空值初始化 Series。然后在 Series 对象上应用 hasnans 属性以观察结果。

输出

0  1.20
1  43.00
2  NaN
3  5.65
4  NaN
dtype: float64

Output: True

在上面的代码块中，我们可以看到 hasnans 属性的输出为“True”。这意味着“hasnans”属性识别给定 Series 对象中存在的 NaN 值。

示例 2

import pandas as pd
import numpy as np

# create a sample series
s = pd.Series([1.2,2,3,4,5])

print(s)

# applying hasnans attribute
print("Output:", s.hasnans)

说明

让我们再举一个没有 NaN 值的例子，并观察输出，首先创建一个简单的 Pandas Series 对象。

输出

0  1.2
1  2.0
2  3.0
3  4.0
4  5.0
dtype: float64

Output: False

Pandas Series 对象是使用长度为 5 的 Python 整数列表创建的，并且其中没有 NaN 值。我们可以在上面的输出块中观察到一个布尔值“False”，它是“hasnan”属性的结果。

更新于: 2022年3月9日

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