Різниця між isna () та isnull () у пандах

Я використовую панди вже досить давно. Але я не розумію, в чому різниця між пандами isna()та isnull()в них. І, що ще важливіше, який з них використовувати для виявлення відсутніх значень у фреймі даних.

Яка основна відмінність того, як значення виявляється як або, naчи null?

Панди isna()проти isnull().

Я припускаю, що ви маєте на увазі pandas.DataFrame.isna()проти pandas.DataFrame.isnull(). Не плутати з тим pandas.isnull(), що на відміну від двох вище не є методом класу DataFrame.

Ці два DataFrame методи роблять точно те саме! Навіть їхні документи однакові. Ви можете навіть підтвердити це в коді панд .

Але чому два методи з різними назвами роблять те саме?

Це тому, що DataFrames Pandas засновані на DataFrames R's. В R naі nullє дві окремі речі. Прочитайте цю публікацію для отримання додаткової інформації.

Однак у python панди побудовані поверх numpy, що неnanull має ані значень. Натомість numpy має NaNзначення (що означає "Не число"). Отже, панди також використовують NaNзначення.

Коротко

• Для виявлення NaNзначень numpy використовується np.isnan().

• Для виявлення NaNзначень панди використовують або .isna()або .isnull().
  Ці NaNзначення успадковуються тим, що панди побудовані на вершині нуме, в той час як імена двох функцій походять від DataFrames R's, структура яких та пани функціональності намагалися імітувати.