데이터를 정리할 때 일반적으로 데이터 세트의 null 값을 처리해야 합니다. 먼저 각 열에 Null 값이 있는지 확인한 다음 .fillna()를 사용하여 Null 값을 채우거나 .dropna()를 사용하여 다음을 포함하는 데이터 테이블의 특정 행이나 열을 삭제할 수 있습니다. null 값.
각 열에 null 값이 있는지 확인하는 방법에는 Pandas.DataFrame isna()와 isnull() 두 가지 방법이 있습니다. 실제로 두 방법 사이에는 차이가 없으며 동일한 작업을 수행합니다. R에서 na와 null은 서로 다른 두 가지입니다.
그러나 Python에서 pandas는 numpy를 기반으로 구축되었습니다. numpy에는 na 또는 null 이 없고 NaN("숫자가 아님"을 의미)만 있으므로 pandas도 NaN 값을 따릅니다.
간단히 말하면:
원본 텍스트:
/questions/37878/difference-between-isna-and-isnull-in-pandas