pyspark.pandas.isnull¶
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pyspark.pandas。isnull( obj ) ¶ -
檢測缺失值類似數組的對象。
此函數接受一個標量或類數組對象和顯示值是否丟失(
南在數值數組,沒有一個或南在對象數組)。- 參數
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- obj 標量、數組類
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對象來檢查null或缺失值。
- 返回
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- bool或布爾值的數組類
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對標量輸入,返回一個標量布爾。數組輸入,返回一個布爾指示是否每個相應的數組元素是失蹤。
另請參閱
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Series.isna -
在一係列檢測缺失值。
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Series.isnull -
在一係列檢測缺失值。
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DataFrame.isna -
DataFrame檢測缺失值。
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DataFrame.isnull -
DataFrame檢測缺失值。
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Index.isna -
檢測索引中的遺漏值。
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Index.isnull -
檢測索引中的遺漏值。
例子
標量參數(包括字符串)導致一個標量布爾。
> > >ps。並網發電(“狗”)假
> > >ps。並網發電(np。南)真正的
ndarrays導致ndarray的布爾值。
> > >數組=np。數組([[1,np。南,3),(4,5,np。南]])> > >數組數組([[1。南3。)(4。5。,南]])> > >ps。並網發電(數組)數組([假的,真的,假的,[假,假,真]])
係列和DataFrame返回相同的類型,包含布爾值。
> > >df=ps。DataFrame({“一個”:(“蟻族”,“蜜蜂”,“貓”),“b”:(“狗”,沒有一個,“飛”]})> > >df一個b0 ant的狗1蜜蜂沒有2隻貓飛
> > >ps。並網發電(df)一個b0假假1假真2假假
> > >ps。isnull(df。b)0錯誤1真正的2錯誤名稱:b, dtype: bool