如何檢查 Pandas Series 是否包含 NaN 值？

要檢查 Pandas Series 物件是否包含空值，可以使用“hasnans”屬性。

“hasnans”是 Pandas 屬性，用於識別給定 Series 物件中是否存在任何空值。通常，它返回布林值作為結果。如果存在一個或多個 NaN 值，則返回 True，否則返回 False。

此 Pandas “hasnans” 屬性與 Pandas 方法 Isnull()、isna() 非常相似。這些方法用於返回一個包含布林值的陣列，用於表示空值。

使用此“hasnans”屬性，我們將獲得一個布林值作為輸出，以檢查 Series 物件是否包含任何 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)

說明

讓我們舉一個例子，並應用“hasnans”屬性來識別 Series 物件的 NaN 值。首先，我們必須匯入 NumPy 模組以使用空值初始化 Series。然後在 Series 物件上應用 hasnans 屬性以觀察結果。

輸出

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

Output: True

在上面的程式碼塊中，我們可以看到 hasnans 屬性的輸出為“True”。這意味著“hasnans”屬性識別給定 Series 物件中存在的 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)

說明

讓我們再舉一個沒有 NaN 值的例子，並觀察輸出，首先建立一個簡單的 Pandas Series 物件。

輸出

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

Output: False

Pandas Series 物件是使用長度為 5 的 Python 整數列表建立的，並且其中沒有 NaN 值。我們可以在上面的輸出塊中觀察到一個布林值“False”，它是“hasnan”屬性的結果。

Gireesha Devara

更新於: 2022年3月9日

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