當存在Unicode值時計算NaNs

Question

早上好，

我有一個包含多個系列的pandas數據幀。對於數據框中的給定序列，數據類型是unicode，NaN和int/float。我想確定系列中的NaN數量，但不能使用內置的numpy.isnan方法，因爲它無法安全地將unicode數據轉換爲它可以解釋的格式。我提出了一個解決方法，但我想知道是否有更好/更蟒蛇的方式來完成這項任務。

由於提前， 邁爾斯

import pandas as pd 
import numpy as np 

test = pd.Series(data = [NaN, 2, u'string']) 
np.isnan(test).sum() 
#Error 

#Work around 
test2 = [x for x in test if not(isinstance(x, unicode))] 
numNaNs = np.isnan(test2).sum() 

Answer 1

使用pandas.isnull：

In [24]: test = pd.Series(data = [NaN, 2, u'string']) 

In [25]: pd.isnull(test) 
Out[25]: 
0  True 
1 False 
2 False 
dtype: bool 

不過請注意，這pd.isnull也把None爲True：

In [28]: pd.isnull([NaN, 2, u'string', None]) 
Out[28]: array([ True, False, False, True], dtype=bool)