pandas.isnull, pandas.DataFrame.isnull <별별정보>
pandas.isnull()- pandas 0.23.4 document API Reference
pandas.Series.isnull()- pandas 0.23.4 document API Reference
pandas.DataFrame.isnull()- pandas 0.23.4 document API Reference
pandas.index.isnull()- pandas 0.23.4 document API Reference
함수 설명
missing value 즉 np.nan이 들어있는 것을 확인, 체크할 수 있는 수단의 함수로 pandas에서는 크게 3가지로 설명이 가능하다. 첫 번째 방식은 pd.isnull(scalar 혹은 array 같은 형식)을 쓰는 방식을 이야기할 것이고 두 번째 방식은 이미 정립되어 있는 Series 형태에 바로 isnull()을 적용하는 방식과 DataFrame 형태에 바로 isnull()을 적용하는 방식을 설명할 수 있다.마지막 세 번째는 index에 isnull을 적용하는 방법으로 크게는 2번째와 비슷하지만 약간은 다른 차이점을 확인할 수 있다.
자세한 이야기는 예시와 함께 같이 살펴보도록 하자.
1. pd.isnull() 변수 설명 및 예시
obj : scalar 형식으로 단일 데이터를 집어넣어 확인하는 방식과 array-like 형식으로 list, np.array, pd.Series, pd.DataFrame 형식으로 변수를 집어 넣어 missing value를 bool 형태로 확인가능하다.1-1) pd.isnull(string or int or float)
1-2) pd.isnull(np.array -> np.nan)
1-3) pd.isnull(np.array)
1-4) pd.isnull(pd.Series)
1-5) pd.isnull(pd.DataFrame)
2. pd.Series.isnull() or pd.DataFrame.isnull() 변수 설명 및 예
obj : pd.Series, pd.DataFrame 형식에 바로 isnull을 적용해서 missing value를 bool 형태로 확인가능하다.2-1) pd.Series.isnull()
2-2) pd.DataFrame.isnull()
3. pd.Index.isnull() 변수 설명 및 예
obj : pd.Index 형식에 바로 isnull을 적용해서 missing value를 bool 형태로 확인가능하다. 다만 반환값이 array 형태로 bool 값을 확인가능하다.3-1) pd.index.isnull()
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