La diferencia entre el método Pandas.DataFrame isna() y el método isnull()

Al limpiar datos, generalmente es necesario tratar con valores nulos en el conjunto de datos. Primero, debe verificar si hay valores nulos en cada columna y luego puede usar .fillna() para completar los valores nulos o .dropna() para descartar ciertas filas o columnas en la tabla de datos que contienen valores nulos.

Hay dos métodos para comprobar si hay valores nulos en cada columna: Pandas.DataFrame isna() e isnull(). De hecho, no hay diferencia entre los dos métodos, hacen lo mismo. En R, na y null son dos cosas diferentes:

Sin embargo, en Python, pandas está construido sobre numpy. En numpy, no hay ni na ni null, sino solo NaN (que significa "No es un número"), por lo que pandas también sigue los valores de NaN.

En pocas palabras:

Texto original de:

/questions/37878/difference-between-isna-and-isnull-in-pandas