isna（）和isnull（）之间有什么区别？

Question

熊猫既有isna()又有isnull()。我通常使用isnull()来检测缺失值，但从未遇到过这种情况，因此我不得不使用其他方法。 那么，什么时候使用isna()

Answer 1

isnull是isna的别名。字面上在code source of pandas中：

isnull = isna

事实上：

>>> pd.isnull
<function isna at 0x7fb4c5cefc80>

因此我建议使用isna

Answer 2

两者的文档完全相同

pandas.isna（）：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.isna.html#pandas.isna

pandas.isnull（）：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.isnull.html#pandas.isnull

在这里，它甚至说DataFrame.isnull是isna的别名，请参见第节

pandas.DataFrame.isnull（）：https://pandas-docs.github.io/pandas-docs-travis/generated/pandas.DataFrame.isnull.html#pandas.DataFrame.isnull

因此，它们必须是相同的东西，像np.nan，np.nan，np.nan

Answer 3

它们都是一样的。作为一种最佳实践，总是喜欢使用isna()而不是isnull()

很容易记住isna()在做什么，因为当您查看numpy方法np.isnan()时，它会检查NaN值。在pandas中，还有其他类似的方法名，如dropna()、fillna()，它们处理缺少的值，并且总是有助于轻松记住