【Pandas DataFrame】isna()やnotna()メソッドで、データフレームの要素が欠損値か否かを判定することができます。

pandasのDataFrameでは、isna()やnotna()メソッドを使用することで、要素が欠損値か否かを判定することができます。

isna()メソッドは、欠損値をTrue、それ以外をFalseとして判定します。

notna()メソッドは、欠損値をFalse、それ以外をTrueとして判定します。

以下のようなDataFrameを考えます。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [6, 7, 8, None, 10],
    'C': [11, 12, None, 14, 15]
})
print(df)

   A     B     C
0  1   6.0  11.0
1  2   7.0  12.0
2  3   8.0   NaN
3  4   NaN  14.0
4  5  10.0  15.0

isna()メソッドを使用すると、欠損値をTrue、それ以外をFalseとして判定したDataFrameを取得できます。

print(df.isna())

       A      B      C
0  False  False  False
1  False  False  False
2  False  False   True
3  False   True  False
4  False  False  False

notna()メソッドを使用すると、欠損値をFalse、それ以外をTrueとして判定したDataFrameを取得できます。

print(df.notna())

      A     B      C
0  True  True   True
1  True  True   True
2  True  True  False
3  True False   True
4  True  True   True