パンダのisna（）とisnull（）の違い

私はかなり長い間、パンダを使用しています。しかし、パンダisna()とisnull()パンダの違いはわかりません。さらに重要なことは、データフレーム内の欠損値を識別するためにどれを使用するかです。

値がnaまたはとして検出される方法の基本的な違いは何nullですか？

パンダisna()対isnull()。

私はあなたがpandas.DataFrame.isna()対を指していると仮定していますpandas.DataFrame.isnull()。と混同しないでくださいpandas.isnull()。これは上記の2つとは対照的に、DataFrameクラスのメソッドではありません。

これら2つのDataFrameメソッドはまったく同じことを行います！ドキュメントも同じです。パンダのコードでこれを確認することもできます。

しかし、異なる名前の2つのメソッドが同じことをするのはなぜですか？

これは、パンダのデータフレームがRのデータフレームに基づいているためです。Rではna、null2つの別個のものです。詳細については、この投稿をお読みください。

ただし、pythonでは、pandasはnumpyの上に構築されます。numpyには値もありnaませんnull。代わりに、numpyにはNaN値（「Not a Number」を意味します）があります。その結果、パンダもNaN値を使用します。

要するに

• NaNnumpyが使用する値を検出するにはnp.isnan()。

• NaN値を検出するには、pandasはまたはのいずれ.isna()かを使用します.isnull()。値は、二つの機能の名前は、その構造と機能パンダ模倣しようとしたRのデータフレーム、から発信しながら、パンダは、numpyのの上に構築されているという事実から継承されます。
  NaN