pandas中對nan空值的判斷

pandas基於numpy，所以其中的空值nan和numpy.nan是等價的。numpy中的nan並不是空對象，其實際上是numpy.float64對象，所以我們不能誤認為其是空對象，從而用bool(np.nan)去判斷是否為空值，這是不對的。

• 可以判斷pandas中單個空值對象的方式：

  • 利用pd.isnull(),pd.isna();
  • 利用np.isnan();
  • 利用is表達式；
  • 利用in表達式。
    

• 不可以用來判斷pandas單個空值對象的方式：

  • 不可直接用==表達式判斷；
  • 不可直接用bool表達式判斷；
  • 不可直接用if語句判斷。
    

• 對於同時多個空值對象的判斷和處理：

  • 可以用Series對象和DataFrame對象的any()或all()方法；
  • 可以用numpy的any()或all()方法；
  • 不可以直接用python的內置函數any()和all()方法；
  • 可以用Series或DataFrame對象的dropna()方法剔除空值；
  • 可以用Series或DataFrame對象的fillna()方法填充空值。

總結:

• numpy.nan是一個numpy.float64的非空對象，所以不能直接用bool表達式去判斷，故一切依賴於布爾表達式的判斷方式都不行，比如if語句。
• 對於pandas中空值的判斷，我們只能通過pandas或者numpy的函數和is表達式去判斷，不能用python的內置函數any或all判斷。