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