팬더에서 isna ()와 isnull ()의 차이점

나는 팬더를 꽤 오랫동안 사용 해왔다. 그러나 팬더 isna()와 isnull()팬더 의 차이점은 무엇인지 이해하지 못합니다 . 그리고 더 중요한 것은 데이터 프레임에서 결 측값을 식별하는 데 사용할 것입니다.

값이 na또는 로 감지되는 방법의 기본적인 기본 차이점은 무엇입니까 null?

팬더 isna()대 isnull().

나는 당신이 pandas.DataFrame.isna()vs를 참조한다고 가정합니다 pandas.DataFrame.isnull(). 와 혼동하지 마십시오. pandas.isnull()위의 두 가지와 달리 DataFrame 클래스의 메서드는 아닙니다.

이 두 DataFrame 메서드는 정확히 같은 기능을합니다! 그들의 문서조차 동일합니다. 팬더 코드 에서 이것을 확인할 수도 있습니다 .

그러나 왜 이름이 다른 두 가지 방법이 같은 일을합니까?

팬더의 DataFrames가 R의 DataFrames를 기반으로하기 때문입니다. R에서 na와 null두 개의 가지가 있습니다. 자세한 내용은 이 게시물 을 읽으십시오 .

그러나 파이썬에서 팬더는 numpy 위에 빌드되며 값 도 na없습니다null . 대신 numpy에는 NaN값 이 있습니다 ( "숫자가 아님"을 나타냄). 따라서 팬더도 NaN값 을 사용 합니다.

한마디로

• NaNnumpy는을 사용 하여 값 을 감지 합니다 np.isnan().

• 감지하기 NaN값 팬더 것은 중 하나를 사용 .isna()하거나 .isnull().
  이 NaN값은 팬더가 numpy 위에 구축된다는 사실에서 상속되며, 두 함수의 이름은 R의 DataFrames에서 유래합니다 .R의 DataFrame은 구조와 기능 팬더가 모방하려고했습니다.